• 数据科学导论(第3版)
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数据科学导论(第3版)

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作者杨旭丁刚毅编著

出版社北京理工大学出版社

ISBN9787568292351

出版时间2021-01

装帧其他

开本16开

定价49元

货号1202447083

上书时间2024-06-06

大智慧小美丽

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
杨旭,男,博士,副教授,硕导。主要研究领域为数据科学、人工智能和并行计算。目前已主持1项国家自然科学基金青年项目,1项国家自然科学基金重大研究计划集成项目课题,1项国家发改委重点项目,多项省部级纵向项目。近年来发表SCI/EI收录论文60余篇,其中被SCI检索近30篇,申请或授权国家发明专利10余项,并参与撰写了两项团体标准《大型人群队列研究数据处理规范T/CPMA001-2018》与《大型人群队列研究数据安全规范T/CPMA002-2018》。讲授多门本科生/全英文研究生课程。主编的教材《数据科学导论》获批北京理工大学校“十二五”规划教材、校“十三五”规划教材、校“特立”系列教材。

目录
第一部分  数
  第1章  数据
    1.1  序言
    1.2  数据的定义
      1.2.1  数据的定义
      1.2.2  其他相关概念
  第2章  大数据与数据科学
    2.1  大数据的概念
    2.2  大数据的4 V特性
      2.2.1  体量(Volume)
      2.2.2  多样性(Vlarietv)
      2.2.3  价值/真实性(Value/Veracity)
      2.2.4  速度(Velocity)
      2.2.5  对4 V特性的体会
    2.3  数据科学简述
      2.3.1  数据科学的定义
      2.3.2  数据科学的由来
      2.3.3  数据科学的研究范畴
第二部分  说
  第3章  说古
    3.1  数据简史
    3.2  大数据简史
    3.3  大数据时代来临的表现
    3.4  大数据的产生根源
      3.4.1  大数据时代出现的技术基础
      3.4.2  大数据时代出现的数据基础
  第4章  道今
    4.1  政府篇
      4.1.1  联合国的大数据研究
      4.1.2  美国的大数据研究
      4.1.3  欧盟的大数据研究
    4.2  企业篇
      4.2.1  谷歌
      4.2.2  IBM
      4.2.3  百度
      4.2.4  阿里巴巴
      4.2.5  腾讯
      4.2.6  华为
      4.2.7  网易
第三部分  新
  第5章  新方法
    5.1  数据密集型研究方法
      5.1.1  范式和范式的演化过程
      5.1.2  第四范式兴起的社会根源
      5.1.3  对第四范式的分析
      5.1.4  数据科学研究的一般流程
    5.2  数据的获取和预处理
      5.2.1  数据的类型
      5.2.2  网络爬虫技术
      5.2.3  数据预处理的目的
      5.2.4  数据清洗
      5.2.5  数据集成
      5.2.6  数据变换
      5.2.7  数据归约
    5.3  数据的存储与管理
      5.3.1  数据的存储
      5.3.2  数据的管理
    5.4  数据的处理
      5.4.1  Hadoop
      5.4.2  Spark
    5.5  数据的可视化
      5.5.1  概述
      5.5.2  数据可视化的重要性
      5.5.3  可视化的基本原则——最大化数据一墨水
      5.5.4  可视化工具
  第6章  新策略
    6.1  关联分析
      6.1.1  啤酒与尿布
      6.1.2  亚马逊的个性化推荐
      6.1.3  潘多拉音乐组计划
      6.1.4  塔吉特的大数据营销
    6.2  趋势预测
      6.2.1  “搜索+比价”
      6.2.2  Twitter与对冲基金
      6.2.3  疾病预测
      6.2.4  电影票房预测
      6.2.5  奥斯卡预测
    6.3  决策支持
      6.3.1  《纸牌屋》
      6.3.2  美国总统大选
      6.3.3  大数据助力医疗决策
      6.3.4  大数据辅助行车路线优化
    6.4  模式创新
      6.4.1  大数据与反恐
      6.4.2  利用大数据打击犯罪
      6.4.3  大数据与破案
      6.4.4  大数据与城市设施维护
      6.4.5  大数据帮助寻根问祖
  第7章  新生活
    7.1  智慧城市
      7.1.1  概述
      7.1.2  大数据与智慧城市
      7.1.3  智慧城市案例
    7.2  智慧医疗
      7.2.1  概述
      7.2.2  智慧医疗的范畴
      7.2.3  大数据与智慧医疗
      7.2.4  可穿戴技术
第四部分  语
  第8章  结语
    8.1  数据带来的挑战
      8.1.1  数据规模
      8.1.2  数据的多样性和异构性
      8.1.3  数据的不可靠问题
      8.1.4  数据的实时性要求
      8.1.5  数据隐私问题
      8.1.6  人机协作问题
      8.1.7  数据的访问与共享
      8.1.8  数据运用的合理性
      8.1.9  小结
    8.2  数据带来的机遇
      8.2.1  数据科学家的定义
      8.2.2  数据科学家的从业前景
    8.3  数据带来的误区
      8.3.1  数据不是万能的
      8.3.2  大数据时代的伦理忧思
      8.3.3  不可被数据战胜
      8.3.4  提防进入数据使用的误区
    8.4  结语

内容摘要
与数据相关的能力――包括获取数据、理解数据、处理数据、从数据中提取价值、用可视化方式展现数据、交流数据,不仅仅专业技术人员应该掌握它,即使是在我们的小学、中学和大学,也都应该传授相关的技巧。因为,我们已经进入了大数据时代,数据无处不在,无孔不入。
本书以导论形式介绍与数据科学相关的各方面知识。全书由“数”开篇,“说”古道今,推陈出“新”,结“语”收章。首先从数据的涵义开始谈起,引出对于大数据和数据科学的定义和相关介绍。书中纵论数据的前世今生,与当前国际国内对数据科学的运用和研究情况。以丰富详实的案例为牵引,结合思想理念和技术手段,介绍随着数据科学的发展而涌现出来的新的科学技术手段,新的研究策略和方法,新的生活方式改变。最后通过一些深刻的对于数据科学未来发展的讨论来引出全书的结语。

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