if you can't explain it simply，you don't understand it well enough（如果你不能簡(jiǎn)單地解釋它，那你就還沒(méi)有充分理解它）--Albert Einstein 阿爾伯特·愛(ài)因斯坦
the fundamental concepts of data science（數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念）
基礎(chǔ)概念歸3類(lèi)：
1. 數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用到場(chǎng)景的通用概念放案；
2. 用數(shù)據(jù)分析來(lái)思考的通用思想秽澳；
3. 從數(shù)據(jù)提取業(yè)務(wù)知識(shí)的通用方法碘勉。
applying our fundamental concepts to a new problem：mining mobile device data（將我們的基本概念應(yīng)用于一個(gè)新問(wèn)題：移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)挖掘）
這里強(qiáng)調(diào)一個(gè)在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候時(shí)刻要回憶的點(diǎn)垄潮，那就是，targeting variable章咧。
changing the way we think about solutions to business problems（改變我們思考解決商業(yè)問(wèn)題的方法）
what data can't do：humans in the loop倦西，revisited（數(shù)據(jù)不能做什么：人類(lèi)在循環(huán)中，重溫）
the meaning of data is colored by our own beliefs
privacy慧邮，ethics调限，and mining data about individuals（隱私、道德和個(gè)人數(shù)據(jù)挖掘）
is there more to data science误澳？（數(shù)據(jù)科學(xué)還有別的東西嗎）
final example：from crowd-sourcing to cloud-sourcing（最后一個(gè)例子：從眾包到云外包）
Amazon mechanical turk亞馬遜（Amazon）的土耳其機(jī)器人（MTurk）耻矮，就是你發(fā)布一個(gè)任務(wù)并公布這個(gè)任務(wù)的價(jià)格，后臺(tái)有一批真人領(lǐng)取任務(wù)忆谓，完成后由你付錢(qián)裆装。當(dāng)然你也可以是后臺(tái)那批苦工，領(lǐng)任務(wù)賺錢(qián)倡缠。
final words（最后的話）
讀完這本書(shū)并且理解完整哨免，那么80%情況下你不會(huì)被所謂的數(shù)據(jù)科學(xué)家忽悠。┏(＾0＾)┛
