数据科学与工程导论
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全新
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作者王伟;刘垚
出版社华东师范大学出版社
出版时间2021-01
版次1
装帧其他
上书时间2024-10-08
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
-
作者
王伟;刘垚
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出版社
华东师范大学出版社
-
出版时间
2021-01
-
版次
1
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ISBN
9787576004045
-
定价
69.00元
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装帧
其他
-
开本
16开
-
纸张
胶版纸
-
页数
532页
-
字数
654千字
- 【内容简介】
-
《数据科学与工程导论》围绕数据全生命周期介绍了数据科学与工程的基本理论,具体包括七部分内容:*部分绪论;第二部分大规模数据的采集、加工、管理和数据工程;第三部分数据可视化;第四部分数据分析;第五部分数据应用;第六部分数据科学伦理;第七部分数据科学的高级实现。
- 【作者简介】
-
- 【目录】
-
第一部分 数据科学与工程概述
第1章
绪论
1.1 信息文明与数据简史
1.2 数据科学与工程的基本内涵
1.3 第四范式:数据密集型科学
1.4 数据科学与工程的应用
1.5 实践:以Git与Python为中心
1.6 本章小结
1.7 习题与实践
第2章
数据思维与问题求解
2.1 问题求解与思维方式
2.2 计算思维与数据思维
2.3 计算思维与数据思维实例
2.4 实践:Python问题求解
2.5 本章小结
2.6 习题与实践
第二部分 数据与计算的基础设施
第3章
数据的模型与结构
3.1 比特与数据
3.2 进制与数据表达
3.3 数据的编码与存储
3.4 数据的模型
3.5 数据的结构
3.6 实践:Python数据结构
3.7 本章小结
3.8 习题与实践
第4章
数据的计算与程序表达
4.1 数据的计算
4.2 算法分析
4.3 算法的实例
4.4 计算机编程语言
4.5 实践:Python算法
4.6 本章小结
4.7 习题与实践
第5章
计算基础设施
5.1 数据处理的通用机器
5.2 程序执行过程
5.3 计算机系统结构
5.4 基础设施软件
5.5 云计算与数据中心
5.6 实践:基础设施数据采集与分析
5.7 本章小结
5.8 习题与实践
第6章
数据的全生命周期管理
6.1 数据采集
6.2 数据存储
6.3 数据管理
6.4 数据计算
6.5 数据分析
6.6 数据展示
6.7 实践:Python网络爬虫
6.8 本章小结
6.9 习题与实践
第7章
数据库系统
7.1 数据库的起源与发展
7.2 关系数据库
7.3 数据仓库与OLAP
7.4 SQL语言
7.5 实践:SQL数据处理与分析
7.6 本章小结
7.7 习题与实践
第8章
大数据系统
8.1 大数据的基本概念
8.2 Hadoop和Spark生态
8.3 SQL与Hadoop的组合
8.4 大数据系统的发展与未来
8.5 实践:Hadoop与Spark大数据处理
8.6 本章小结
8.7 习题与实践
第三部分 数据分析的原理与方法
第9章
数据科学过程
9.1 数据科学过程基础
9.2 数据科学工作流
9.3 实践:KNIME数据科学工作流
9.4 本章小结
9.5 习题与实践
第10章
统计分析的原理
10.1 数据科学的数学基础
10.2 概率与统计基础
10.3 统计建模:线性回归模型
10.4 数据分析的工具
10.5 实践:Python统计分析
10.6 本章小结
10.7 习题与实践
第11章
机器学习方法
11.1 机器学习发展历史
11.2 机器学习方法
11.3 机器学习最新发展
11.4 经典机器学习算法
11.5 实践:Python机器学习
11.6 本章小结
11.7 习题与实践
第12章
深度学习
12.1 深度学习介绍
12.2 深度学习价值
12.3 误差反向传播算法
12.4 卷积神经网络
12.5 深度学习工具
12.6 实践:Python深度学习——手写汉字识别
12.7 本章小结
12.8 习题与实践
第13章
数据挖掘基础
13.1 初识数据挖掘
13.2 数据挖掘技术
13.3 典型数据挖掘算法
13.4 实践:Python图像分类
13.5 本章小结
13.6 习题与实践
第14章
非结构化数据挖掘
14.1 自然语言处理
14.2 语音信号处理
14.3 图像处理与理解
14.4 实践:Python文本数据挖掘
14.5 本章小结
14.6 习题与实践
第四部分 数据应用与社会问题
第15章
数据综合应用
15.1 搜索引擎
15.2 智能运维
15.3 开源数字年报
15.4 本章小结
15.5 习题与实践
第16章
数据道德与职业行为准则
16.1 开放的世界
16.2 数据科学与工程职业规划
16.3 数据隐私与社会问题
16.4 数据与人工智能伦理
16.5 本章小结
16.6 习题与实践
文献阅读
参考文献
附录
算法 程序列表
第1章 绪论 3
程序1.1 第一个Python数据科学程序 36
第2章 数据思维与问题求解 39
程序2.1 递归加法 52
程序2.2 最小值_循环 52
程序2.3 最小值_递归 53
程序2.4 最小值_分治 54
程序2.5 验证帕斯卡的分析 56
程序2.6 估计π值 58
程序2.7 开平方1 “笨办法” 62
程序2.8 开平方2 二分法 63
程序2.9 开平方3 牛顿法 64
程序2.10 开平方4 蒙特卡罗法 66
第3章 数据的模型与结构 71
程序3.1 变量的赋值 97
程序3.2 栈的实现 97
程序3.3 简单树的实现 99
程序3.4 用列表创建简单树 99
程序3.5 二叉树类的定义 99
程序3.6 二叉树中插入左子节点 100
程序3.7 二叉树中插入右子节点 100
程序3.8 获取和设置根值以及获得左右子树 100
第4章 数据的计算与程序表达 103
算法4.1 函数search for X 112
程序4.2 交换变量a和b的值 117
算法4.3 冒泡排序 118
算法4.4 汉诺塔问题的解 120
算法4.5 树排序 124
程序4.6 冒泡排序 130
程序4.7 选择排序 132
程序4.8 插入排序 133
程序4.9 快速排序 135
程序4.10 希尔排序 137
第5章 计算基础设施 138
程序5.1 替换函数1 167
程序5.2 替换函数2 167
程序5.3 替换函数3 167
程序5.4 替换函数4 167
程序5.5 程序性能测试 168
第6章 数据的全生命周期管理 171
程序6.1 散点图 191
程序6.2 网络爬虫 198
程序6.3 绘制散点图 200
程序6.4 绘制正弦、余弦曲线 200
程序6.5 绘制等高线图 201
第7章 数据库系统 204
程序7.1 查询客户总消费额 212
程序7.2 数据库事务 213
程序7.3 创建表 228
程序7.4 SQL查询1 228
程序7.5 SQL查询2 229
程序7.6 SQL查询3 229
程序7.7 SQL查询4 230
程序7.8 SQL查询5 230
程序7.9 SQL查询6 231
程序7.10 SQL分析1 231
程序7.11 SQL分析2 231
程序7.12 SQL分析3 232
程序7.13 SQL分析4 232
程序7.14 SQL分析5 232
第8章 大数据系统 235
程序8.1 map代码 258
程序8.2 reduce代码 258
程序8.3 用Spark进行WordCount 261
第10章 统计分析的原理 296
程序10.1 文本词频统计 323
程序10.2 线性回归模型 325
第11章 机器学习方法 329
程序11.1 损失函数 350
程序11.2 梯度计算函数 350
程序11.3 梯度下降算法 351
第12章 深度学习 359
程序12.1 基于VGG模型的手写汉字识别模型 384
第13章 数据挖掘基础 387
程序13.1 KNN算法模型 413
程序13.2 训练KNN 414
第14章 非结构化数据挖掘 417
程序14.1 词云制作 433
程序14.2 文本分类实践 434
第15章 数据综合应用 445
程序15.1 使用倒排索引的检索处理 455
程序15.2 基于文档和查询关联度的检索 456
程序15.3 基于查询单词的文档和查询关联度的检索 457
程序15.4 基于排序的索引构建 458
程序15.5 基于合并的索引构建 459
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