数据科学概论(第2版)
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作者覃雄派，陈跃国，杜小勇编著
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300299082
出版时间2022-01
版次2
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数468页
字数669千字
定价69元
货号SC:9787300299082
上书时间2024-09-07
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商品详情
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内容简介:
本教材的内容，分为四大模块，分别是：
(1) 数据科学基础(Fundamentals)：讲述数据科学的基本概念和原则。
(2) 数据和数据上的计算(Data and Computing on Data)：讲述不同的数据类型及其分析方法，数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，分析方法包括统计学方法、数据挖掘方法、和机器学习方法等。
(3) 数据处理基础设施、平台和工具(Infrastructure, Platforms and Tools)：讲述云计算平台、数据库、大数据平台及工具、以及编程语言 Python 等。
(4) 数据科学案例和实践(Applications and Practice)：讲述大数据应用的案例；并且面向金融领域的量化交易应用，从数据采集、模型训练、预测、评价、到可视化等环节，带领读者完成数据分析处理的实践。
目录:
第1章 数据科学概述
1.1 数据科学的定义
1.2 数据科学的定位
1.3 数据科学家
1.4 表示模型：对自然和社会现象进行数字化
1.5 数据科学的基本原则
1.6 数据处理流程：时间维度的纵向视角
1.7 数据处理系统的架构：系统维度的计算视角
1.8 数据的多样性：数据类型维度的横向视角
1.9 数据价值的挖掘：价值维度的价值提升视角
第2章 OLAP与数据服务
2.1 面向OLTP应用的关系数据库技术
2.2 面向数据服务的NoSOL数据库技术
2.3 NewSQL数据库技术
第3章 OLTP与结构化数据分析
3.1 联机分析处理与结构化数据分析
3.2 高性能OLAP系统的关键技术
3.3 结构化数据分析工具介绍
第4章 数据清洗与数据集成
4.1 数据抽取、转换和装载
4.2 数据清洗
4.3 数据集成
第5章 数据的深度分析(上)
5.1 机器学习与数据挖掘简介
5.2 决策树
5.3 支持向量机
5.4 KNN算法(分类)
5.5 朴素贝叶斯算法(分类)
5.6 在二值分类器上构建多类别分类器
5.7 聚类算法
5.8 EM算法(软聚类)
5.9 线性回归、Logistic回归
5.10 AdaBoost算法与集成学习
5.11 关联规则分析
5.12 协同过滤推荐算法
5.13 隐马尔可夫模型
第6章 数据的深度分析(下)
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