1. 挑战 1.1. 多元认知的挑战 1.1.1. 注意力集中在第一个出现的念头上1.1.1.1. 这个观察自身思维的过程叫作元认知1.1.1....

1. 管理 1.1. 整理是软件设计的一部分，它涉及你、你与代码的关系，以及你与自己的关系 1.2. 即使在重构变得可行的今天，编程环境仍然缺乏...

1. 整理优先 1.1. 耦合和内聚只是度量计算机代码复杂度的标准，这不是从执行程序的计算机的角度来看的，而是从试图理解代码的人类的角度来看的 ...

1. 总结 1.1. 不能简明地解释一件事，说明你对它理解得不够 1.1.1. 爱因斯坦 1.2. 对数据科学实践最好的描述是分析工程和探索的结...

1. 经营战略 1.1. 仅仅拥有数据，并不能保证数据驱动决策的成功 1.2. 企业管理层必须具有数据分析思维 1.2.1. 并不意味着管理层必...

1. 面向分析工程 1.1. 数据科学的本质是根据原则性技术，提取数据中的信息或知识 1.2. 很难把技术与重要的商业问题完全匹配，也很难得到能...

1. 证据和概率 1.1. 对实例的了解视作支持或反对不同目标变量值的证据 1.2. 对实例的了解则可以表示为实例的特征 1.3. 如果你知道每...

1. 概述 1.1. 为了让数据科学给实际应用增加价值，数据科学家和其他利益相关者必须仔细地考虑他们究竟希望通过挖掘数据实现什么 1.1.1. ...

1. 概述 1.1. 相似性是许多数据科学方法和商业问题解决方案的基础 1.1.1. 共通之处 1.1.2. 很多数据挖掘过程通常基于相似性或寻...