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2014年，我怀着满腔热情成为一名数据科学家，尽管我拥有的是经济学博士学位。有些人可能认为这是一个巨大的转变，但对我来说，这是一种自然的进展。然而，传统的经济学观点可能认为，计量经济学家和数据科学家处于不同的发展轨迹。
在开始进行数据科学探索时，我浏览了大量的在线资料。这些资料数量之多，以至于要找到合适的资源就像在荒野中寻找钻石一样困难。很多时候，这些资料内容缺乏与我的职位相关的实用洞见，令我失望。
在我的数据科学探索旅程中，我的资深同事伊姆兰就像一盏明灯。他一直给予我指导和建议，对我具有革命性的影响。他总是慷慨地分享他深厚的知识，并指引我找到可以提高理解能力的资源。他天生具备让复杂的话题易于理解的才能。我很感激有他在旁边支持和启发我。
除了作为数据科学家所具有的专业知识外，伊姆兰还是一位有远见的领导者和熟练的工程师。他善于寻找创新的解决方案，尤其是在面对逆境时，挑战似乎使他充满了活力。凭借天生的领导能力，他可以轻松地驾驭复杂的项目。他在人工智能和机器学习方面的非凡贡献值得称赞。此外，他还擅长以幽默的方式与受众沟通，这一点使他与众不同。
这种能力让这本书更加闪耀。这本书不仅列出了算法，还反映了伊姆兰在复杂主题方面与人产生共鸣的能力。书中的实际应用广泛，从预测天气到构建电影推荐引擎。
这本书以其对算法的全面阐述而闻名——不仅讲解方法，还剖析背后的逻辑。对于那些倡导负责任的人工智能的人来说，这本书是一座知识宝库，强调了数据透明度和偏差意识的重要性。
这本书是数据科学家知识储备库中的必备品。如果你正在努力进入数据科学领域或想要拓展你的技能集，这本书可助你打下坚实的基础。
Somaieh Nikpoor博士
加拿大政府数据科学与人工智能负责人
加拿大卡尔顿大学斯普罗特商学院兼职教授