Big Data Series 2 : Think Like a Data Scientist คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Big Data Series #2

by ดร. อสมา กุลวานิชไชยนันท์

"Big Data Series 2 : Think Like a Data Scientist" เป็นหนังสือภาคต่อจากหนังสือ "Big Data Series 1 : Introduction to a Big Data Project" ซึ่งในเล่มแรกได้กล่าวถึงภาพรวมของการทำโครงการ Big Data ไปแล้ว ส่วนในเล่มนี้ จะเป็นรายละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงลึก และทักษะต่างๆ ที่ Data Scientist ควรมี หนังสือเล่มนี้เกิดขึ้นจากการรวบรวมประสบการณ์ของผู้เขียน ซึ่งได้ทำงานเป็นนักวิจัยด้าน Big Data ที่ประเทศสหรัฐอเมริกา และกลับมาทำงานเป็น Data Scientist ที่เมืองไทย รวมระยะเวลากว่า 8 ปี ถ่ายทอดด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย พร้อมทั้งมีกรณีตัวอย่างเพื่อให้เห็นภาพรวมที่ชัดเจนมากขึ้นอีกด้วย

สารบัญ
Chapter 1 : Data Ecosystem
Chapter 2 : Agile vs Waterfall
Chapter 3 : Data Process Cycle
Chapter 4 : Optimization Model
Chapter 5 : Basic Statistics
Chapter 6 : Machine Learning
Chapter 7 : Model Evaluation and Implementation

268 pages, Paperback

Published November 1, 2018

Reviews

[Nattachai Maneenoontawat · Rating 4 out of 5]

หนังสือเล่มนี้เป็นการอธิบายวิธีการคิด การทำงานในมุมมองและวิธีการของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีการอธิบายลำดับวิธีการทำงานในศาสตร์ทางด้านนี้ ที่ชอบสุด ๆ คือการอธิบายเกี่ยวกับแนวความคิดทางสถิติแบบเข้าใจง่าย แนวความคิดของ Model แบบต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในสาขานี้ หลังจากอ่านเล่มนี้จบ ความเห็นส่วนตัวของเรา คือ ทำให้เราเข้าใจและมั่นใจว่าถ้าเราจะไปศึกษาในด้านนี้เราน่าจะไปได้นะ มันไม่ใช่เรื่องไกลตัวเลยสำหรับการที่จะเรียนรู้ศาสตร์ด้านนี้ แค่มีแนวความคิดแบบนักวิทยาศาสตร์แล้วก็เข้าใจคณิตศาสตร์และสถิติก็น่าจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้วหล่ะ ส่วนเรื่องทักษะการเขียนโปรแกรมหรือทางด้านคอมพิวเตอร์มันก็ต้องมีแหละสามารถฝึกฝนกันได้ อยู่ที่เราจะสู้กับมันรึป่าว

[PS · Rating 3 out of 5]

ซับซ้อนกว่าเล่มที่ 1 แต่ผู้อ่านทั่วไปที่สนใจยังทำความเข้าใจได้
เน้นฉายเป็นภาพใหญ่ และอิงประสบการณ์ของตนเอง
จัดให้เป็นหนังสือแนวนี้ ที่ดีที่สุดของผลงานนักเขียนไทย
ราคาแพงไปหน่อย เหมาะสำหรับห้องสมุดซื้อให้อ่านหลายคน

[Terng · Rating 3 out of 5]

ต่อยอดจากเล่มที่ 1 เริ่มเห็น Data Model ที่มีความซับซ้อนแต่ยังอ่านเข้าใจได้สำหรับคนทั่วไป
สิ่งต่าง ๆ รอบตัวเราไม่ได้เกิดมาลอย ๆ แต่มี model ซ่อนอยู่เบื้องหลังทั้งสิ้น ทำไมวันนี้รถติด ทำไมรถไฟฟ้าต้องวิ่งแบบนี้
ทำไมการขนส่งต้องไปยังจุดนั้นจุดนี้ก่อน ฯลฯ