数据科学概论
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作者李扬，李舰编著
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300290607
出版时间2021-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数264页
字数405千字
定价46元
货号SC:9787300290607
上书时间2024-09-18
商品详情
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内容简介:
作为问题导向、数据驱动的交叉学科，数据科学要求研究者具备扎实的知识储备、高效的编程能力以及广阔的研究视野。本书尝试以概论的形式对数据科学的缘起、内涵、技术、工具、原则、方法、平台、产品、应用等展开讨论，帮助读者建立完整的知识体系与专业逻辑。全书划分为四个部分：第一部分是绪论，鸟瞰数据科学的概念、历史与应用；第二部分是基础技能，涵盖编程工具、数学基础与统计原则；第三部分是分析方法，遵从从探索性到验证性的数据分析思路，阐释数据可视化方法，讲解面向结构化数据的机器学习与人工智能模型，并讨论非结构化数据的分析技术；第四部分是数据应用，从业界视角介绍数据库、大数据平台、可重复研究的理念与实践，并以互联网、零售、金融、医疗健康四个行业为例展开实战讨论。
目录:
第1章绪论
1.1数据科学的概念
1.1.1数据科学的研究对象
1.1.2常见的数据科学方法
1.2数据科学的发展变迁
1.2.1数据科学的前身：统计学
1.2.2当代统计学：数据科学
1.3数据科学的应用领域
1.3.1互联网行业
1.3.2零售行业
1.3.3金融行业
1.3.4医疗健康行业
第2章数据科学的编程工具
2.1 R简介
2.1.1安装和设置
2.1.2基础操作
2.1.3数据结构
2.1.4基础语法
2.2 Python和数据科学
2.2.1安装和使用
2.2.2数据结构
2.2.3基础语法
2.3 Julia简介
2.3.1安装和使用
2.3.2编程基础
第3章数据科学的数学基础
3.1线性代数
3.1.1向量基础
3.1.2矩阵运算
3.2概率论和数理统计
3.2.1随机变量和分布
3.2.2数理统计简介
3.3很优化方法
3.3.1非线性规划
3.3.2线性规划
第4章数据科学的统计原则
4.1可重复原则
4.1.1数据的扰动
4.1.2模型的扰动
4.2可预测原则
4.2.1可预测性
4.2.2交叉验证
4.3可计算原则
4.3.1大数据时代的数据特征
4.3.2大规模数据的处理方法
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