0 门槛！0 负担！9 天秒懂大数据 & AI 用语（iT邦帮忙铁人赛系列书 - 01） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　大数据和拔萝卜剁排骨能有什么关系？让小马儿来告诉你！

　　专业且完整的【大数据】资料处理过程与【人工智慧】各角度诠释，竟能以一碗最贴近人心的萝卜排骨汤和疯狂外科老师，做深入浅出的最佳解释？

　　作者笔触幽默、风格独特，生动的譬喻方式与再真实不过的职场闲聊篇，常令人深有同感地会心一笑。最后还有面试实战大解析，让你知道面试官到底在想什么！

　　☛ 本书献给 ☚
　　▶常听到新闻或亲朋好友口中的大数据、机器学习、人工智慧，却总是搞不懂到底在讲什么？那你该看看小马儿写的这本书。
　　▶老板满口大数据、人工智慧，公司却连wifi都会断线，身处专业领域的你，更该看看将资讯人员心中之苦尽述的这本书。
 

驾驭数据洪流：解锁人工智能时代的语言密码 在这个信息爆炸的时代，数据如同新的石油，而人工智能（AI）则是驱动未来的引擎。然而，要真正驾驭这股力量，我们首先需要掌握其“语言”——那些构成大数据和AI世界的专业术语和概念。 本书并非致力于提供一套零基础的入门指南，也无意于追逐那些时下流行的、快速获取知识的“捷径”。相反，我们旨在深入挖掘那些在实际工作中，无论是数据分析师、软件工程师，还是渴望理解技术前沿的管理者和决策者，都必须掌握的核心术语、框架和思维模式。 本书聚焦于构建坚实的理论基础与实践理解，带你跨越技术壁垒，直抵核心议题。 我们不承诺九日速成，因为真正的理解需要时间和深度的沉淀。我们提供的，是一张详尽的、可供长期参考的知识地图，帮助你构建一个稳固的知识结构，从而自信地参与到技术对话中去。 --- 第一部分：大数据的骨架——从数据采集到存储架构的深度解析 数据，是现代技术世界的基石。本部分将摒弃浮于表面的比喻，专注于解析支撑海量数据处理的底层架构和关键技术。 1. 数据生命周期管理：超越 ETL 的复杂性 我们将详细剖析数据从产生、采集、清洗、转换、加载（ETL）到最终销毁的完整生命周期。重点探讨 ELT（Extract, Load, Transform） 范式的兴起及其对现代数据仓库设计的影响。讨论实时数据流（Streaming Data）与批处理（Batch Processing）的架构选择，以及在不同业务场景下，如何权衡延迟（Latency）与吞吐量（Throughput）。 2. 分布式存储的基石：Hadoop 生态系统的重估 深入解析 HDFS (Hadoop Distributed File System) 的设计哲学，特别是其“数据分块”与“机架感知”机制如何保障大规模数据存储的容错性和高可用性。我们不会停留在对 MapReduce 的简单介绍，而是着重分析 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 在资源管理和任务调度中的核心作用，以及现代企业如何将其与其他更灵活的计算框架（如 Spark）协同工作。 3. 现代数据仓库与湖仓一体（Data Lakehouse）的演进 探讨传统关系型数据库（RDBMS）在处理非结构化数据时的局限性。详细解读 数据湖（Data Lake） 的优势与挑战，特别是数据治理和“数据沼泽”的风险。随后，深入解析 Lakehouse 架构 的核心思想，例如 Delta Lake, Apache Hudi, 和 Apache Iceberg 等事务层技术的引入，如何使得数据湖具备 ACID 事务能力，从而在成本效益和数据可靠性之间取得平衡。 --- 第二部分：AI 核心语言——机器学习与深度学习的精确定义 人工智能领域术语繁多，概念交织。本部分旨在清晰界定这些术语的精确含义，区分它们在理论和工程实践中的区别。 1. 机器学习范式的精确划分 详尽阐述 监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-Supervised Learning） 和 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 的数学基础和适用边界。对于强化学习，我们将解析 马尔可夫决策过程（MDPs） 的构成要素（状态、动作、奖励、转移概率），并区分 Q-Learning, SARSA, 和 Policy Gradient 等算法的核心差异。 2. 深度学习的结构剖析 超越对“神经网络”的笼统描述，本书将聚焦于关键网络结构的精确定义： 卷积神经网络 (CNNs)： 深入分析 卷积核（Kernels）、池化层（Pooling） 的数学操作，以及 感受野（Receptive Field） 的概念如何在图像识别中实现特征提取。 循环神经网络 (RNNs) 及其演进： 阐明 梯度消失/爆炸 问题的根源，并精确定义 LSTM (Long Short-Term Memory) 单元中的 遗忘门 (Forget Gate)、输入门 (Input Gate) 和 输出门 (Output Gate) 的作用，以及 GRU (Gated Recurrent Unit) 作为一个更简洁的替代方案。 Transformer 架构的革命： 重点解析 自注意力机制（Self-Attention Mechanism） 如何计算不同输入元素之间的权重关系，以及 多头注意力（Multi-Head Attention） 带来的并行化优势。 3. 模型评估与性能指标的严谨解读 模型训练完成后，如何科学地评估其性能至关重要。我们将详细阐述 精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1 分数 的计算公式及其在不同类别不平衡数据集中的适用性。更进一步，探讨 ROC 曲线、AUC 值 的几何意义，以及在回归问题中，均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE） 和 R-squared 各自衡量的是模型性能的哪个侧面。 --- 第三部分：工程实践与前沿概念——从 MLOps 到可解释性 技术要落地，必须依赖成熟的工程体系和对伦理、性能的深度关注。本部分聚焦于将模型从实验室推向生产环境所需的关键技术栈和概念。 1. MLOps：机器学习生命周期的工业化 详细解析 MLOps (Machine Learning Operations) 的核心原则，即如何将 DevOps 的理念应用于机器学习工作流。重点讨论 模型版本控制（Model Versioning）、特征存储（Feature Stores） 的必要性，以及 模型漂移（Model Drift） 的概念及其自动化监测与再训练策略。我们将区分 CI/CD/CT (Continuous Integration/Delivery/Training) 在 ML 系统中的具体含义。 2. 可解释性人工智能 (XAI) 的量化工具 在复杂的 AI 模型（特别是深度学习模型）中，“黑箱”问题是重大的信任障碍。本部分将系统介绍量化解释工具： 局部解释方法： 深入分析 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 的数学原理，理解它们如何为单个预测结果提供特征重要性贡献度。 全局解释方法： 探讨如何通过 特征重要性排名 (Feature Importance Ranking) 和 部分依赖图 (Partial Dependence Plots, PDP) 来理解模型的整体行为。 3. 边缘计算与联邦学习的分布式挑战 随着物联网（IoT）设备的普及，数据处理的重心正向边缘迁移。详细介绍 边缘计算（Edge Computing） 的优势——低延迟与隐私保护。随后，深入 联邦学习（Federated Learning） 的工作流程，解析 模型聚合算法（如 FedAvg） 如何在不共享原始数据的情况下实现跨设备模型的协同训练，并讨论其在通信效率和模型收敛性上面临的挑战。 --- 结语：构建批判性思维 本书的设计哲学是提供清晰、无冗余的定义和深入的机制解析。我们期望读者在阅读完这些内容后，不仅能“知道”这些术语是什么，更能“理解”它们背后的工程权衡、数学原理以及在实际业务场景中应用它们的最佳实践。掌握这些核心语言，方能真正参与到数据与人工智能的未来构建之中。

作者简介

张孟骎

　　江湖人称「张小马」，毕业于国立中正大学，念了六年经济学 ( 不是延毕…是大学加硕班 )。兴趣广泛，钢琴YAMAHA六级、围棋业余二段、日本麻将四段，拿过德州扑克锦标赛冠军，登顶过玉山主峰，家里有全套金庸、亚森罗苹、火影忍者、航海王……( 族繁不及备载 )，每年看超过两百部电影，17岁就开始出书。可谓「样样皆通，件件稀松」……。

　　出社会后一头栽入数据分析的世界，职涯中屡遇伯乐识马，从一个社会新鲜人蜕变为上市公司数据部门主管仅五年时间。一套自行开发的机器学习选股，年报酬率8%以上，三十岁就靠自己在台北买了房，属于草莽出身的人生胜利组。个人一生志向：功名随便、利禄随缘，只求一窥资讯科技资料数据领域之逻辑真理，朝此伟大的航道持续前进！
 

Day 0  前言与基本框架
Day 1  资料汇入（ETL）
Day 2  资料清洗（Data Cleansing）
Day 3  资料採矿（Data Mining）
Day 4  资料分析（Data Analysis）
Day 5  资料处理回顾与起源
Day 6  大数据（Big Data）
Day 7  商业智慧（Business Intelligence）
Day 8  机器学习（Machine Learning, ML）
Day 9  人工智慧（Artificial Intelligence, AI）
 

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在這個資訊爆炸的時代，不懂點大數據和 AI 根本就跟不上腳步。但是，每次想深入了解，就會被那些密密麻麻的專有名詞打敗，感覺就像是在爬一座陡峭的山。這本書「0 門檻！0 負擔！9 天秒懂大數據 & AI 用語」的書名一出來，我眼睛都亮了！「0 門檻」和「0 負擔」這兩個詞，根本就是為像我這樣「想學但怕難」的讀者量身打造的。「9 天秒懂」更是讓人充滿期待，感覺可以在很短的時間內，就獲得巨大的知識躍升。而且，這可是「iT邦幫忙鐵人賽系列書」的出品，這代表了它的內容一定有一定的水準和深度，不是那種寫了跟沒寫一樣的入門書。我特別希望這本書能用一種很親切、很有條理的方式，把大數據和 AI 的核心概念拆解開來。像是「數據收集」、「數據清洗」、「數據分析」、「機器學習模型」、「神經網路」等等，這些詞聽起來都很嚇人，但我想透過這本書，能夠用更易懂的語言，去理解它們在做什麼，以及為什麼這麼重要。我期待讀完之後，不僅僅是知道這些術語的意思，更能理解它們之間的關聯，以及它們如何共同構築起我們現在這個由數據驅動的世界。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書的時候，我真的超驚喜的！「0 門檻！0 負擔！9 天秒懂大數據 & AI 用語」這書名一整個打中我心房，因為我一直覺得大數據跟 AI 離我們好像很遙遠，每次聽到人家講什麼「機器學習」、「深度學習」、「神經網絡」，都覺得霧裡看花，好像聽天書一樣。但這本書的名字直接告訴你，完全不用擔心，零基礎也能懂，而且只要九天，感覺真的太有效率了！我平常工作就很忙，下班後想充實自己，但又不想花太多時間在學習一堆聽不懂的專有名詞上，這本書就好像及時雨一樣。而且它還掛著「iT邦幫忙鐵人賽系列書」，那可是台灣 IT 界很有名的比賽，能出書的絕對是硬底子專家，所以品質上我非常有信心。我特別期待它能把我腦袋裡那些模糊的概念，像「雲端運算」、「大數據分析」、「人工智慧」等等，用一種簡單易懂、甚至有趣的方式解釋清楚。希望讀完之後，我再聽到這些詞，不再是「啊？什麼東西？」而是能夠跟上話題，甚至能跟同事聊上幾句，不會覺得自己落伍了。這本書的封面設計也蠻清爽的，給人一種輕鬆學習的感覺，不像有些技術書看起來就超嚴肅。我已經迫不及待要開始我的「九天速成」之旅了！

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，雖然對科技感興趣，但又沒有 IT 背景的普通讀者來說，很多關於大數據和 AI 的討論都像是在聽外星語。每次看到新聞裡提到 AI 發展有多快，或是大數據分析能帶來什麼驚人洞見，我都只能「嗯嗯啊嗯」的點頭，心裡其實根本沒搞懂。這本書「0 門檻！0 負擔！9 天秒懂大數據 & AI 用語」的光是書名就讓人覺得希望無窮！「0 門檻」這三個字太有吸引力了，完全打消了我對學習門檻的恐懼。「0 負擔」更是貼心，誰不想要輕鬆學習呢？而「9 天秒懂」雖然聽起來有點像廣告詞，但結合「iT邦幫忙鐵人賽系列書」的品牌，我就覺得這背後應該有紮實的內容支撐，而不是虛假的承諾。我特別想知道，作者會不會用很多比喻、圖表，或者甚至是小故事來解釋那些拗口的專有名詞？像是「演算法」、「模型」、「特徵工程」這些詞，對我來說就像是黑盒子一樣。我希望這本書能打開這個黑盒子，讓我們知道裡面到底在發生什麼。我也期待這本書能給我一些啟發，讓我更了解這些技術的潛力，也許能幫助我思考在我的工作或生活中，有哪些地方可以應用到這些新興的科技概念。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本「0 門檻！0 負擔！9 天秒懂大數據 & AI 用語」的時候，我的第一個感覺就是「終於來了！」。身為一個每天都會接觸到各種網路資訊，但對背後技術原理一知半解的上班族，大數據和 AI 已經是生活中無所不在的存在，但真正理解它們卻是另一回事。每次在社群媒體上看到有人在討論「大數據分析如何提升用戶體驗」或是「AI 如何重塑產業格局」，我都覺得自己像個局外人。這本書最吸引我的地方就是它的「9 天」承諾，而且是「秒懂」！這聽起來太有效率了，完全符合現代人追求快速學習的心理。更不用說它還是「iT邦幫忙鐵人賽系列書」，這代表了內容的專業度和可信度。我特別好奇的是，這本書會不會深入探討一些實際的案例，而不是只停留在理論層面？像是 Netflix 的推薦演算法、Google 的搜尋引擎背後是怎麼運作的，如果能透過實際例子來解釋「資料探勘」、「自然語言處理」等概念，那肯定會非常有幫助。我希望這本書能夠幫助我建立一個清晰、有架構的大數據與 AI 知識體系，讓我在面對這些資訊時，能夠有更深入的理解和判斷能力，而不是只能被動接受。

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始看到這本書的書名「0 門檻！0 負擔！9 天秒懂大數據 & AI 用語」，我心裡其實有一點點疑慮，想說：「真的有這麼誇張嗎？九天真的能秒懂？」畢竟大數據和 AI 聽起來就很高深，要「秒懂」感覺有點像是賣廣告。但是，我又很想了解這些新興科技，特別是現在哪個行業不沾上邊？我之前試著自己上網查資料，結果越查越混亂，各種術語就像迷宮一樣，根本不知道從何開始。所以，當我看到這本「iT邦幫忙鐵人賽系列書」的出品，而且它強調「0 門檻」，我就覺得這本書可能真的有它獨特的教學方法。鐵人賽系列書的品質我一直都很信任，裡面的作者都是經過實戰考驗的，寫出來的內容應該是紮實又實用的。我最期待的是，這本書能夠用比較生活化、貼近我們日常的例子來解釋那些複雜的概念。比如說，大數據到底怎麼影響我們的購物推薦？AI 在我們的手機上又是怎麼運作的？如果能從這些角度切入，相信學習起來會更有感，也更能理解這些技術的實際應用。我希望讀完這本書，我不再是個對科技感到害怕的「門外漢」，而是能對大數據和 AI 有一個基本的認識，知道它們在做什麼，以及為什麼重要。