1.对于商科和电子信息类专业学生来说
作者是一位建树颇丰的学者，因数据科学研究而屡获殊荣，他也是一位经验丰富的实践者，曾建立多家基于数据科学的公司，他也培养了许多优秀的学生。作者将其对数据科学的深刻理解和丰富的实践经验结合在一起，为学生和读者提供了一个健康而真实的视角，让他们真正了解数据科学最重要的精髓所在。
2.对于从事数据科学或管理数据驱动型企业的商业人士来说
各大部门、不同级别的管理人员需提出恰当的问题、解释、质疑结果，并在此基础上做出正确的决定。随着伦理层面的重要性愈发明显，商业人士需了解其相关概念，了解有关数据科学伦理的技术和警世故事。这也是本书的目的：在开展数据科学研究时，能为读者提供指导和启发性建议，帮助其做出正误判断。当我们将数据科学技术应用于我们的工作中时，应该注意避开这些陷阱。
3.对于对基于人工智能、机器学习或其他数据科学技术产品感兴趣的读者来说
本书中收集的现实世界的真实小故事，每个故事都生动阐述了商业中的道德问题。这些小故事揭示了现实生活中各种道德陷阱。
填补了数据科学和伦理两类作品间的空白
第1章 数据科学伦理导读
1.1 数据科学（伦理）的兴起
1.2 为何关注数据伦理？
1.3 对错之分
1.4 数据科学
1.5 数据科学伦理平衡
1.6 数据科学伦理的 FAT 流程框架
1.7 本章总结
第2章 伦理数据的收集
2.1 隐私权属于人权
2.2 条例
2.3 隐私保护机制
2.4 警世故事：“后门”和信息加密
2.5 偏差 / 偏见
2.6 警世故事：路况检测、大猩猩和简历
2.7 人体实验
2.8 警世故事：约会、幸福和广告
2.9 本章总结
第3章 伦理数据预处理
3.1 定义和衡量隐私的标准
3.2 警世故事：再识别
3.3 定义和选择变量
3.4 警世故事：妊娠与人脸识别
3.5 公平的新定义
3.6 警世故事：偏见性语言
3.7 本章总结
第4章 伦理建模
4.1 隐私保护数据挖掘
4.2 歧视感知模型
4.3 警世故事：预测累犯和划红线
4.4 可理解的模型与可解释的人工智能
4.5 警世故事：解释网页分类
4.6 伦理偏好：自动驾驶汽车
4.7 本章总结
第5章 道德评价
5.1 道德衡量
5.2 结果的伦理解释
5.3 道德报告
5.4 德里克·斯塔佩尔的警世故事
5.5 本章总结
第6章 伦理部署
6.1 系统访问
6.2 预测差异性与结果差异性
6.3 警世故事：人脸识别
6.4 诚实和换脸技术
6.5 管理方式
6.6 非预期后果
6.7 本章总结
第7章 结论
致谢
参考文献
温馨提示：请使用泸西县图书馆的读者帐号和密码进行登录
