0 門檻！0 負擔！9 天秒懂大數據 & AI 用語（iT邦幫忙鐵人賽係列書 - 01） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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　　大數據和拔蘿蔔剁排骨能有什麼關係？讓小馬兒來告訴你！

　　專業且完整的【大數據】資料處理過程與【人工智慧】各角度詮釋，竟能以一碗最貼近人心的蘿蔔排骨湯和瘋狂外科老師，做深入淺齣的最佳解釋？

　　作者筆觸幽默、風格獨特，生動的譬喻方式與再真實不過的職場閑聊篇，常令人深有同感地會心一笑。最後還有麵試實戰大解析，讓你知道麵試官到底在想什麼！

　　☛ 本書獻給 ☚
　　▶常聽到新聞或親朋好友口中的大數據、機器學習、人工智慧，卻總是搞不懂到底在講什麼？那你該看看小馬兒寫的這本書。
　　▶老闆滿口大數據、人工智慧，公司卻連wifi都會斷綫，身處專業領域的你，更該看看將資訊人員心中之苦盡述的這本書。
 

駕馭數據洪流：解鎖人工智能時代的語言密碼 在這個信息爆炸的時代，數據如同新的石油，而人工智能（AI）則是驅動未來的引擎。然而，要真正駕馭這股力量，我們首先需要掌握其“語言”——那些構成大數據和AI世界的專業術語和概念。 本書並非緻力於提供一套零基礎的入門指南，也無意於追逐那些時下流行的、快速獲取知識的“捷徑”。相反，我們旨在深入挖掘那些在實際工作中，無論是數據分析師、軟件工程師，還是渴望理解技術前沿的管理者和決策者，都必須掌握的核心術語、框架和思維模式。 本書聚焦於構建堅實的理論基礎與實踐理解，帶你跨越技術壁壘，直抵核心議題。 我們不承諾九日速成，因為真正的理解需要時間和深度的沉澱。我們提供的，是一張詳盡的、可供長期參考的知識地圖，幫助你構建一個穩固的知識結構，從而自信地參與到技術對話中去。 --- 第一部分：大數據的骨架——從數據采集到存儲架構的深度解析 數據，是現代技術世界的基石。本部分將摒棄浮於錶麵的比喻，專注於解析支撐海量數據處理的底層架構和關鍵技術。 1. 數據生命周期管理：超越 ETL 的復雜性 我們將詳細剖析數據從産生、采集、清洗、轉換、加載（ETL）到最終銷毀的完整生命周期。重點探討 ELT（Extract, Load, Transform） 範式的興起及其對現代數據倉庫設計的影響。討論實時數據流（Streaming Data）與批處理（Batch Processing）的架構選擇，以及在不同業務場景下，如何權衡延遲（Latency）與吞吐量（Throughput）。 2. 分布式存儲的基石：Hadoop 生態係統的重估 深入解析 HDFS (Hadoop Distributed File System) 的設計哲學，特彆是其“數據分塊”與“機架感知”機製如何保障大規模數據存儲的容錯性和高可用性。我們不會停留在對 MapReduce 的簡單介紹，而是著重分析 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 在資源管理和任務調度中的核心作用，以及現代企業如何將其與其他更靈活的計算框架（如 Spark）協同工作。 3. 現代數據倉庫與湖倉一體（Data Lakehouse）的演進 探討傳統關係型數據庫（RDBMS）在處理非結構化數據時的局限性。詳細解讀 數據湖（Data Lake） 的優勢與挑戰，特彆是數據治理和“數據沼澤”的風險。隨後，深入解析 Lakehouse 架構 的核心思想，例如 Delta Lake, Apache Hudi, 和 Apache Iceberg 等事務層技術的引入，如何使得數據湖具備 ACID 事務能力，從而在成本效益和數據可靠性之間取得平衡。 --- 第二部分：AI 核心語言——機器學習與深度學習的精確定義 人工智能領域術語繁多，概念交織。本部分旨在清晰界定這些術語的精確含義，區分它們在理論和工程實踐中的區彆。 1. 機器學習範式的精確劃分 詳盡闡述 監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）、半監督學習（Semi-Supervised Learning） 和 強化學習（Reinforcement Learning, RL） 的數學基礎和適用邊界。對於強化學習，我們將解析 馬爾可夫決策過程（MDPs） 的構成要素（狀態、動作、奬勵、轉移概率），並區分 Q-Learning, SARSA, 和 Policy Gradient 等算法的核心差異。 2. 深度學習的結構剖析 超越對“神經網絡”的籠統描述，本書將聚焦於關鍵網絡結構的精確定義： 捲積神經網絡 (CNNs)： 深入分析 捲積核（Kernels）、池化層（Pooling） 的數學操作，以及 感受野（Receptive Field） 的概念如何在圖像識彆中實現特徵提取。 循環神經網絡 (RNNs) 及其演進： 闡明 梯度消失/爆炸 問題的根源，並精確定義 LSTM (Long Short-Term Memory) 單元中的 遺忘門 (Forget Gate)、輸入門 (Input Gate) 和 輸齣門 (Output Gate) 的作用，以及 GRU (Gated Recurrent Unit) 作為一個更簡潔的替代方案。 Transformer 架構的革命： 重點解析 自注意力機製（Self-Attention Mechanism） 如何計算不同輸入元素之間的權重關係，以及 多頭注意力（Multi-Head Attention） 帶來的並行化優勢。 3. 模型評估與性能指標的嚴謹解讀 模型訓練完成後，如何科學地評估其性能至關重要。我們將詳細闡述 精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1 分數 的計算公式及其在不同類彆不平衡數據集中的適用性。更進一步，探討 ROC 麯綫、AUC 值 的幾何意義，以及在迴歸問題中，均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE） 和 R-squared 各自衡量的是模型性能的哪個側麵。 --- 第三部分：工程實踐與前沿概念——從 MLOps 到可解釋性 技術要落地，必須依賴成熟的工程體係和對倫理、性能的深度關注。本部分聚焦於將模型從實驗室推嚮生産環境所需的關鍵技術棧和概念。 1. MLOps：機器學習生命周期的工業化 詳細解析 MLOps (Machine Learning Operations) 的核心原則，即如何將 DevOps 的理念應用於機器學習工作流。重點討論 模型版本控製（Model Versioning）、特徵存儲（Feature Stores） 的必要性，以及 模型漂移（Model Drift） 的概念及其自動化監測與再訓練策略。我們將區分 CI/CD/CT (Continuous Integration/Delivery/Training) 在 ML 係統中的具體含義。 2. 可解釋性人工智能 (XAI) 的量化工具 在復雜的 AI 模型（特彆是深度學習模型）中，“黑箱”問題是重大的信任障礙。本部分將係統介紹量化解釋工具： 局部解釋方法： 深入分析 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 的數學原理，理解它們如何為單個預測結果提供特徵重要性貢獻度。 全局解釋方法： 探討如何通過 特徵重要性排名 (Feature Importance Ranking) 和 部分依賴圖 (Partial Dependence Plots, PDP) 來理解模型的整體行為。 3. 邊緣計算與聯邦學習的分布式挑戰 隨著物聯網（IoT）設備的普及，數據處理的重心正嚮邊緣遷移。詳細介紹 邊緣計算（Edge Computing） 的優勢——低延遲與隱私保護。隨後，深入 聯邦學習（Federated Learning） 的工作流程，解析 模型聚閤算法（如 FedAvg） 如何在不共享原始數據的情況下實現跨設備模型的協同訓練，並討論其在通信效率和模型收斂性上麵臨的挑戰。 --- 結語：構建批判性思維 本書的設計哲學是提供清晰、無冗餘的定義和深入的機製解析。我們期望讀者在閱讀完這些內容後，不僅能“知道”這些術語是什麼，更能“理解”它們背後的工程權衡、數學原理以及在實際業務場景中應用它們的最佳實踐。掌握這些核心語言，方能真正參與到數據與人工智能的未來構建之中。

作者簡介

張孟駸

　　江湖人稱「張小馬」，畢業於國立中正大學，念瞭六年經濟學 ( 不是延畢…是大學加碩班 )。興趣廣泛，鋼琴YAMAHA六級、圍棋業餘二段、日本麻將四段，拿過德州撲剋錦標賽冠軍，登頂過玉山主峰，傢裏有全套金庸、亞森羅蘋、火影忍者、航海王……( 族繁不及備載 )，每年看超過兩百部電影，17歲就開始齣書。可謂「樣樣皆通，件件稀鬆」……。

　　齣社會後一頭栽入數據分析的世界，職涯中屢遇伯樂識馬，從一個社會新鮮人蛻變為上市公司數據部門主管僅五年時間。一套自行開發的機器學習選股，年報酬率8%以上，三十歲就靠自己在颱北買瞭房，屬於草莽齣身的人生勝利組。個人一生誌嚮：功名隨便、利祿隨緣，隻求一窺資訊科技資料數據領域之邏輯真理，朝此偉大的航道持續前進！
 

Day 0  前言與基本框架
Day 1  資料匯入（ETL）
Day 2  資料清洗（Data Cleansing）
Day 3  資料採礦（Data Mining）
Day 4  資料分析（Data Analysis）
Day 5  資料處理迴顧與起源
Day 6  大數據（Big Data）
Day 7  商業智慧（Business Intelligence）
Day 8  機器學習（Machine Learning, ML）
Day 9  人工智慧（Artificial Intelligence, AI）
 

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，每次聽到人傢講什麼「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，而且隻要九天，感覺真的太有效率瞭！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邦幫忙鐵人賽係列書」，那可是颱灣 IT 界很有名的比賽，能齣書的絕對是硬底子專傢，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，不會覺得自己落伍瞭。這本書的封麵設計也蠻清爽的，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」之旅瞭！

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「終於來瞭！」。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迴事。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」！這聽起來太有效率瞭，完全符閤現代人追求快速學習的心理。更不用說它還是「iT邦幫忙鐵人賽係列書」，這代錶瞭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，而不是隻停留在理論層麵？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 知識體係，讓我在麵對這些資訊時，能夠有更深入的理解和判斷能力，而不是隻能被動接受。

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，我都隻能「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瞭，完全打消瞭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，但結閤「iT邦幫忙鐵人賽係列書」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、圖錶，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，讓我們知道裡麵到底在發生什麼。我也期待這本書能給我一些啟發，讓我更瞭解這些技術的潛力，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☆☆☆☆☆

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，每次想深入瞭解，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」的書名一齣來，我眼睛都亮瞭！「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邦幫忙鐵人賽係列書」的齣品，這代錶瞭它的內容一定有一定的水準和深度，不是那種寫瞭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☆☆☆☆☆

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，我又很想瞭解這些新興科技，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邦幫忙鐵人賽係列書」的齣品，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。鐵人賽係列書的品質我一直都很信任，裡麵的作者都是經過實戰考驗的，寫齣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。