书籍介绍
在当今信息爆炸的时代，数据科学的重要性日益凸显。然而，许多人对数据科学领域望而却步，担心复杂的数学知识。这本书应运而生，为那些对数据科学充满兴趣但又感到无从下手的人提供了一条清晰易懂的入门之路。
作者简介
黄莉婷，高级数据分析师，拥有剑桥大学心理测量中心硕士学位，曾协助迪士尼研究中心研究客户行为科学，并为三星、雅虎等企业提供数据挖掘策略。苏川集，斯坦福大学统计学硕士，毕业于华威大学，擅长网络故障下应用程序优化研究，擅长用通俗易懂的语言传播数据科学知识。
推荐理由
《Numsense: Data Science for the Layman》这本书旨在打破数据科学的神秘面纱，以通俗易懂的方式向非专业人士介绍这一领域。书中不仅避免了复杂的数学公式，还通过实际案例和精选算法（如k-means聚类、决策树和神经网络等）展示数据科学的应用，使得初学者无需数学障碍也能轻松入门。
适合哪些人读
适合对数据科学感兴趣但缺乏数学背景的初学者，以及对数据分析、机器学习等领域有一定了解但希望更深入理解的读者。此外，对于那些希望提升自己竞争力、拓展职业发展道路的人来说，这本书也是一个不错的选择。
书籍脑图
目录
用户评论
又简单易懂又相对全面的入门书，比较正确的打开方式是自己学过基本的算法代码实现过之后花点路上的时间看这本书，觉得写的还挺不错的。
科普向的书
太棒的入门书籍了，非常喜爱。
太过简略，感觉话只说了一半……
每个算法有适用场景，原理解释不是非常透彻，更没实现途径的梗概……
too simple, sometimes nosense.
没能做到“白话算法”，仅仅是举了一些实际的例子。
定位相当清晰，就是简介性质的书。没有数学也没有代码。
起到更多的是一定的启发作用。但真的很简略，例子都举得不多。
很烂的一本书
真的是非常非常基础。全书基本上只是简要的介绍了一下每种算法大概的意思和应用。里面不涉及到任何代码，如果有闲钱可以买。
书籍解析
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