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数据科学实战

作者:舒特
出版社:人民邮电出版社出版时间:2015-03-01
开本: 16开 页数: 290
读者评分:5分2条评论
中 图 价:¥55.3(7.0折) 定价:¥79.0 登录后可看到会员价
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数据科学实战 版权信息

数据科学实战 本书特色

本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义,它界定了数据科学的研究范畴,是一本注重人文精神,多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南,堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题,内容包括:数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外,本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

数据科学实战 目录

作者介绍
关于封面图
前言
第1章简介:什么是数据科学
 1.1大数据和数据科学的喧嚣
 1.2冲出迷雾
 1.3为什么是现在
 1.4数据科学的现状和历史
 1.5数据科学的知识结构
 1.6思维实验:元定义
 1.7什么是数据科学家
  1.7.1学术界对数据科学家的定义
  1.7.2工业界对数据科学家的定义
第2章统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
 2.1大数据时代的统计学思考
  2.1.1统计推断
  2.1.2总体和样本
  2.1.3大数据的总体和样本
  2.1.4大数据意味着大胆的假设
  2.1.5建模
 2.2探索性数据分析
  2.2.1探索性数据分析的哲学
  2.2.2练习:探索性数据分析
 2.3数据科学的工作流程
 2.4思维实验:如何模拟混沌
 2.5案例学习:realdirect
  2.5.1realdirect是如何赚钱的
  2.5.2练一练:realdirect公司的数据策略
第3章算法
 3.1机器学习算法
 3.2三大基本算法
  3.2.1线性回归模型
  3.2.2足近邻模型(k-nn)
  3.2.3i(均值算法
 3.3练习:机器学习算法基础
 3.4总结
 3.5思维实验:关于统计学家的自动化
第4章垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
 4.1思维实验:从实例中学习
  4.1.1线性回归为何不适用
  4.1.2l(近邻效果如何
 4.2朴素贝叶斯模型
  4.2.1贝叶斯法则
  4.2.2个别单词的过滤器
  4.2.3直通朴素贝叶斯
 4.3拉普拉斯平滑法
 4.4对比朴素贝叶斯和k近邻
 4.5bash代码示例”
 4.6网页抓取:apl和其他工具
 4.7jake的练习题:文章分类问题中的朴素贝叶斯模型
第5章逻辑回归
 5.1思维实验
 5.2分类器
  5.2.1运行时间
  5.2.2你自己
  5.2.3模型的可解释性
  5.2.4可扩展性
 ……
第6章时间戳数据与金融建模
第7章从数据到结论
第8章构建面向大量用户的推荐引擎
第9章数据可视化与欺诈侦测
第10章社交网络与数据新闻学
第11章因果关系研究
第12章流行病学
第13章从竞赛中学到的:数据泄漏和模型评价
第14章数据工程:mapreduce pregel、hadoop
第15章听听学生学们怎么说
第16章下一代数据科学家、自大狂和职业道德
展开全部
商品评论(2条)
  • 主题:

    刚开始看,看起来不错,涉及到很多数据场景

    2019/3/19 10:11:56
    读者:ztw***(购买过本书)
  • 主题:数据科学的职业规划书

    本书综合了在数据科学教学过程中的大量经验总结,非常适合从事此项工作的进行职业定位

    2015/5/24 8:43:47
    读者:xie***(购买过本书)
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