数据科学实战 pdf下载
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内容简介
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作 者:(美)舒特(Rachel Schutt),(美)奥尼尔(Cathy O'Neil) 著;冯凌秉,王群锋 译 著作
定 价:79
出 版 社:人民邮电出版社
出版日期:2015年03月01日
页 数:290
装 帧:平装
ISBN:9787115383495
●作者介绍
●关于封面图
●前言
●章 简介:什么是数据科学
●1.1 大数据和数据科学的喧嚣
●1.2 冲出迷雾
●1.3 为什么是现在
●1.4 数据科学的现状和历史
●1.5 数据科学的知识结构
●1.6 思维实验:元定义
●1.7 什么是数据科学家
●1.7.1 学术界对数据科学家的定义
●1.7.2 工业界对数据科学家的定义
●第2章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
●2.1 大数据时代的统计学思考
●2.1.1 统计推断
●2.1.2 总体和样本
●2.1.3 大数据的总体和样本
●2.1.4 大数据意味着大胆的假设
●2.1.5 建模
●部分目录
●关于封面图
●前言
●章 简介:什么是数据科学
●1.1 大数据和数据科学的喧嚣
●1.2 冲出迷雾
●1.3 为什么是现在
●1.4 数据科学的现状和历史
●1.5 数据科学的知识结构
●1.6 思维实验:元定义
●1.7 什么是数据科学家
●1.7.1 学术界对数据科学家的定义
●1.7.2 工业界对数据科学家的定义
●第2章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
●2.1 大数据时代的统计学思考
●2.1.1 统计推断
●2.1.2 总体和样本
●2.1.3 大数据的总体和样本
●2.1.4 大数据意味着大胆的假设
●2.1.5 建模
●部分目录
本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义,它界定了数据科学的研究范畴,是一本注重人文精神,多角度、多方面、深入介绍数据科学的实用指南,堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题,内容包括:数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外,本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。