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數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書)

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書)

出版社：中國(guó)人民大學(xué)出版社出版時(shí)間：2021-03-01
開本： 其他 頁數(shù)： 264
讀者評(píng)分：5分1條評(píng)論
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數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書) 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

作為問題導(dǎo)向、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交叉學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)要求研究者具備扎實(shí)的知識(shí)儲(chǔ)備、高效的編程能力以及廣闊的研究視野。本書嘗試以概論的形式對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的緣起、內(nèi)涵、技術(shù)、工具、原則、方法、平臺(tái)、產(chǎn)品、應(yīng)用等展開討論，幫助讀者建立完整的知識(shí)體系與專業(yè)邏輯。全書劃分為四個(gè)部分：部分是緒論，鳥瞰數(shù)據(jù)科學(xué)的概念、歷史與應(yīng)用；第二部分是基礎(chǔ)技能，涵蓋編程工具、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與統(tǒng)計(jì)原則；第三部分是分析方法，遵從從探索性到驗(yàn)證性的數(shù)據(jù)分析思路，闡釋數(shù)據(jù)可視化方法，講解面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能模型，并討論非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析技術(shù)；第四部分是數(shù)據(jù)應(yīng)用，從業(yè)界視角介紹數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、可重復(fù)研究的理念與實(shí)踐，并以互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、醫(yī)療健康四個(gè)行業(yè)為例展開實(shí)戰(zhàn)討論。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書) 目錄

第 1章緒論
1．1數(shù)據(jù)科學(xué)的概念
1．1．1數(shù)據(jù)科學(xué)的研究對(duì)象
1．1．2常見的數(shù)據(jù)科學(xué)方法
1．2數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展變遷
1．2．1數(shù)據(jù)科學(xué)的前身：統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．2．2當(dāng)代統(tǒng)計(jì)學(xué)：數(shù)據(jù)科學(xué)
1．3數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域
1．3．1互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
1．3．2零售行業(yè)
1．3．3金融行業(yè)
1．3．4醫(yī)療健康行業(yè)

第 2章數(shù)據(jù)科學(xué)的編程工具
2．1 R簡(jiǎn)介
2．1．1安裝和設(shè)置
2．1．2基礎(chǔ)操作
2．1．3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2．1．4基礎(chǔ)語法
2．2 Python和數(shù)據(jù)科學(xué)
2．2．1安裝和使用
2．2．2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2．2．3基礎(chǔ)語法
2．3 Julia簡(jiǎn)介
2．3．1安裝和使用
2．3．2編程基礎(chǔ)

第 3章數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
3．1線性代數(shù)
3．1．1向量基礎(chǔ)
3．1．2矩陣運(yùn)算
3．2概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)
3．2．1隨機(jī)變量和分布
3．2．2數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)介
3．3*優(yōu)化方法
3．3．1非線性規(guī)劃
3．3．2線性規(guī)劃

第 4章數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)原則
4．1可重復(fù)原則
4．1．1數(shù)據(jù)的擾動(dòng)
4．1．2模型的擾動(dòng)
4．2可預(yù)測(cè)原則
4．2．1可預(yù)測(cè)性
4．2．2交叉驗(yàn)證
4．3可計(jì)算原則
4．3．1大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)特征
4．3．2大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理方法
4．3．3高維 /超高維數(shù)據(jù)的處理方法

第 5章數(shù)據(jù)可視化
5．1基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)圖形
5．1．1圖形設(shè)備
5．1．2基礎(chǔ)作圖
5．1．3 ggplot繪圖語言
5．2可視化與數(shù)據(jù)分析
5．2．1單變量的分布
5．2．2兩變量的關(guān)系
5．2．3多變量的關(guān)系
5．3現(xiàn)代數(shù)據(jù)可視化方法
5．3．1動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)圖形
5．3．2交互式工具

第 6章數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)
6．1從海量數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)
6．1．1海量數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘
6．1．2大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)
6．2無監(jiān)督學(xué)習(xí)
6．2．1主成分分析
6．2．2聚類分析
6．3有監(jiān)督學(xué)習(xí)
6．3．1回歸分析
6．3．2分類問題和分類性能評(píng)估
6．3．3常用分類模型

第 7章人工智能
7．1人工智能簡(jiǎn)史
7．1．1人工智能的發(fā)展歷史
7．1．2從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)
7．2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
7．2．1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
7．2．2感知機(jī)的學(xué)習(xí)
7．2．3 BP算法
7．3深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
7．3．1常見深度學(xué)習(xí)框架
7．3．2 MXNet簡(jiǎn)介
7．3．3深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

第 8章非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析
8．1圖像分析
8．1．1圖像處理基礎(chǔ)
8．1．2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．1．3圖像分類示例
8．2文本分析
8．2．1文本數(shù)據(jù)的處理
8．2．2文本分類示例
8．2．3句法分析
8．3音頻分析
8．3．1音頻數(shù)據(jù)的處理
8．3．2音頻特征的提取

第 9章數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫
9．1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介
9．1．1數(shù)據(jù)的測(cè)量尺度
9．1．2數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)類型
9．1．3數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)
9．2數(shù)據(jù)庫和 SQL
9．2．1數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)介紹
9．2．2常見的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品
9．2．3 SQL語句簡(jiǎn)介
9．3數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能
9．3．1數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)介紹
9．3．2數(shù)據(jù)倉庫的多維模型
9．3．3 BI分析簡(jiǎn)介

第 10章大數(shù)據(jù)平臺(tái)
10．1大數(shù)據(jù)和云計(jì)算
10．1．1大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展變遷
10．1．2云計(jì)算簡(jiǎn)介
10．2并行計(jì)算框架
10．2．1并行計(jì)算簡(jiǎn)介
10．2．2共享內(nèi)存和 GPU計(jì)算
10．2．3 MPI并行
10．3分布式存儲(chǔ)與 Hadoop
10．3．1容器和 Docker
10．3．2 Hadoop和 MapReduce
10．3．3 Spark簡(jiǎn)介

第 11章可重復(fù)研究與產(chǎn)品化
11．1分析報(bào)告與數(shù)據(jù)產(chǎn)品簡(jiǎn)介
11．1．1自動(dòng)化報(bào)告的常見框架
11．1．2數(shù)據(jù)產(chǎn)品簡(jiǎn)介
11．2可重復(fù)研究
11．2．1 knitr的應(yīng)用
11．2．2 Jupyter的應(yīng)用
11．3數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與開發(fā)
11．3．1 Shiny基礎(chǔ)
11．3．2動(dòng)態(tài)交互的數(shù)據(jù)產(chǎn)品

第 12章數(shù)據(jù)科學(xué)的行業(yè)應(yīng)用
12．1互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
12．1．1互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)
12．1．2互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用
12．1．3分析示例
12．2零售行業(yè)
12．2．1零售行業(yè)的數(shù)據(jù)
12．2．2零售行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用
12．2．3分析示例
12．3金融行業(yè)
12．3．1金融行業(yè)的數(shù)據(jù)
12．3．2金融行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用
12．3．3分析示例

12．4醫(yī)療健康行業(yè)
12．4．1醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)據(jù)
12．4．2醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用
12．4．3分析示例
展開全部

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書) 節(jié)選

數(shù)據(jù)科學(xué)是大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展的必然產(chǎn)物，也是推動(dòng)時(shí)代進(jìn)步的內(nèi)生動(dòng)力。作為一門問題導(dǎo)向、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交叉學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)要求研究者具備扎實(shí)的知識(shí)儲(chǔ)備、高效的編程能力以及廣闊的研究視野。本書嘗試以概論的形式對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的緣起、內(nèi)涵、技術(shù)、工具、原則、方法、平臺(tái)、產(chǎn)品、應(yīng)用等展開討論，幫助讀者建立完整的知識(shí)體系與專業(yè)邏輯。全書劃分為四個(gè)部分：**部分是緒論，鳥瞰數(shù)據(jù)科學(xué)的概念、歷史與應(yīng)用；第二部分是基礎(chǔ)技能，涵蓋編程工具、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與統(tǒng)計(jì)原則；第三部分是分析方法，遵從從探索性到驗(yàn)證性的數(shù)據(jù)分析思路，闡釋數(shù)據(jù)可視化方法，講解面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能模型，并討論非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析技術(shù)；第四部分是數(shù)據(jù)應(yīng)用，從業(yè)界視角介紹數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、可重復(fù)研究的理念與實(shí)踐，并以互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、醫(yī)療健康四個(gè)行業(yè)為例展開實(shí)戰(zhàn)討論。為適應(yīng)時(shí)代要求，全書示例盡量以 R和 Python對(duì)照展開，方便讀者掌握不同的分析工具。為提供教學(xué)便利，作者分別準(zhǔn)備了基于 Beamer和 PowerPoint的課件素材，在中國(guó)人民大學(xué)出版社網(wǎng)站（ www.crup.com.cn）提供下載，并秉承開源思想將所有數(shù)據(jù)與代碼共享于 https://github.com/rucliyang/Intro2ds。近二十年，兩位作者分別修讀了統(tǒng)計(jì)學(xué)博士、軟件工程碩士與管理學(xué)博士學(xué)位，并長(zhǎng)期活躍于基于數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的統(tǒng)計(jì)咨詢一線，在互聯(lián)網(wǎng)、市場(chǎng)研究、生物醫(yī)藥、金融、教育心理等領(lǐng)域積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，希冀從不同視角為大家展開數(shù)據(jù)科學(xué)的畫卷。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)概論(數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書) 作者簡(jiǎn)介

李揚(yáng) 中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，副院長(zhǎng)、統(tǒng)計(jì)咨詢研究中心主任；國(guó)際統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)推選會(huì)員、中國(guó)商業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)、北京生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)管理研究會(huì)監(jiān)事長(zhǎng)、北京大數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)綜合評(píng)價(jià)專業(yè)委員會(huì)主任委員。主要從事相關(guān)型數(shù)據(jù)分析、模型選擇與不確定性評(píng)價(jià)、潛變量建模、臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域研究，承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目等科研項(xiàng)目二十余項(xiàng)，發(fā)表JASA、JAMA IM、Biometrics、Biostatistics、統(tǒng)計(jì)研究等國(guó)內(nèi)外期刊研究論文五十余篇。李艦 統(tǒng)計(jì)學(xué)本科、軟件工程碩士、商學(xué)博士，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的多年從業(yè)者，見證并參與了統(tǒng)計(jì)學(xué)從冷門專業(yè)到顯學(xué)的過程。是“統(tǒng)計(jì)之都”社區(qū)的核心成員之一、一些開源社區(qū)的活躍貢獻(xiàn)者，致力于數(shù)據(jù)科學(xué)在實(shí)體行業(yè)的應(yīng)用。著有《統(tǒng)計(jì)之美》《數(shù)據(jù)科學(xué)中的R語言》。

商品評(píng)論(1條)
  • 主題：

    紙質(zhì)、印刷不錯(cuò)，收到品質(zhì)良好，無折痕，損壞，不錯(cuò)！數(shù)據(jù)科學(xué)概論-數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)

    2024/5/4 20:32:12
    讀者:ztw***(購(gòu)買過本書)
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