数据科学概论（数据科学与大数据技术丛书）

图书标准信息

• 作者 李扬 李舰
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2021-03
• 版次 1
• ISBN 9787300290607
• 定价 46.00元
• 装帧 其他
• 开本 32开
• 纸张 胶版纸
• 页数 264页
• 字数 405千字

【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：*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。

【作者简介】

李扬 中国人民大学统计学院教授、博士生导师，副院长、统计咨询研究中心主任；国际统计学会推选会员、中国商业统计学会副会长、北京生物医学统计与数据管理研究会监事长、北京大数据协会综合评价专业委员会主任委员。主要从事相关型数据分析、模型选择与不确定性评价、潜变量建模、临床试验设计等领域研究，承担国家自然科学基金面上项目、全国统计科学研究重大项目等科研项目二十余项，发表JASA、JAMA?IM、Biometrics、Biostatistics、统计研究等国内外期刊研究论文五十余篇。

李舰 统计学本科、软件工程硕士、商学博士，数据科学领域的多年从业者，见证并参与了统计学从冷门专业到显学的过程。是“统计之都”社区的核心成员之一、一些开源社区的活跃贡献者，致力于数据科学在实体行业的应用。著有《统计之美》《数据科学中的R语言》。

【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最优化方法

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

4.3.3高维 /超高维数据的处理方法

第 5章数据可视化 

5.1基础统计图形 

5.1.1图形设备 

5.1.2基础作图 

5.1.3 ggplot绘图语言 

5.2可视化与数据分析 

5.2.1单变量的分布 

5.2.2两变量的关系 

5.2.3多变量的关系 

5.3现代数据可视化方法 

5.3.1动态统计图形 

5.3.2交互式工具 

第 6章数据挖掘和机器学习 

6.1从海量数据到大数据 

6.1.1海量数据与数据挖掘 

6.1.2大数据与机器学习 

6.2无监督学习 

6.2.1主成分分析 

6.2.2聚类分析 

6.3有监督学习 

6.3.1回归分析 

6.3.2分类问题和分类性能评估 

6.3.3常用分类模型 

第 7章人工智能 

7.1人工智能简史 

7.1.1人工智能的发展历史 

7.1.2从神经网络到深度学习 

7.2神经网络简介 

7.2.1神经网络模型 

7.2.2感知机的学习 

7.2.3 BP算法 

7.3深度学习基础 

7.3.1常见深度学习框架 

7.3.2 MXNet简介 

7.3.3深度学习实战 

第 8章非结构化数据分析 

8.1图像分析 

8.1.1图像处理基础 

8.1.2卷积神经网络 

8.1.3图像分类示例 

8.2文本分析

8.2.1文本数据的处理

8.2.2文本分类示例

8.2.3句法分析

8.3音频分析

8.3.1音频数据的处理

8.3.2音频特征的提取

第 9章数据库和数据仓库

9.1数据结构简介

9.1.1数据的测量尺度

9.1.2数据的基础类型

9.1.3数据的逻辑结构

9.2数据库和 SQL

9.2.1数据库基础介绍

9.2.2常见的数据库产品

9.2.3 SQL语句简介

9.3数据仓库和商业智能

9.3.1数据仓库基础介绍

9.3.2数据仓库的多维模型

9.3.3 BI分析简介

第 10章大数据平台

10.1大数据和云计算

10.1.1大数据技术的发展变迁

10.1.2云计算简介

10.2并行计算框架

10.2.1并行计算简介

10.2.2共享内存和 GPU计算

10.2.3