数据科学导论(基于Python语言微课版高等院校十三五规划教材)/Python系列--聚文网

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内容简介

本书重点讲解数据科学的核心理论与实践应用。全书共7章，主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。本书内容通俗易懂，深入浅出，便于读者理解。本书可作为数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、计算机科学与技术、管理科学与工程、工商管理、数据统计、数据分析、信息管理与信息系统、商业分析等多个专业的教材，也可作为数据科学从业人士的参考用书。

作者简介

朝乐门，1979年生，中国人民大学数据工程与知识工程重点实验室、信息资源管理学院副教授，博士生导师；章鱼大数据首席数据科学家：中国计算机学会信息系统专委员会委员、ACM高级会员、国际知识管理协会正式委员、全国高校大数据教育联盟大数据教材专家指导委员会委员；获得北京市中青年骨干教师称号、国际知识管理与智力资本杰出成就奖、Emerald／EFMD国际杰出博士论文奖、国家自然科学基金项目优秀项目、中国大数据学术创新奖和中国大数据创新百人等多种奖励30余项。朝乐门是我国第一部系统阐述数据科学理念、理论、方法、技术和工具的重要专著一一《数据科学》(清华大学出版社，2016)的作者，也是数据科学与大数据技术专业第一个领域本体——DataScienceOntology研发团队的总负责人。

第1章数据科学的基础理论 1.1 为什么要学习数据科学 1.2 数据科学的定义 1.3 数据科学的知识体系 1.4 数据科学的基本流程 1.5 数据科学与其他学科的区别 1.5.1 学科定位 1.5.2 研究视角 1.5.3 研究范式 1.6 数据科学的人才类型 1.7 数据科学的常用工具 1.8 数据科学的相关应用 1.9 继续学习本章知识习题第2章统计学与模型 2.1 统计学与数据科学 2.1.1 描述统计与推断统计 2.1.2 基本分析法和元分析法 2.2 统计方法的选择思路 2.3 数据划分及准备方法 2.3.1 自变量与因变量 2.3.2 数据抽样 2.4 参数估计与假设检验 2.4.1 参数估计 2.4.2 假设检验 2.5 常用统计方法及选择 2.5.1 相关分析 2.5.2 回归分析 2.5.3 方差分析 2.5.4 分类分析 2.5.5 聚类分析 2.5.6 时间序列分析 2.5.7 关联规则分析 2.6 统计学面临的挑战 2.7 Python编程实践 2.8 继续学习本章知识习题第3章机器学习与算法 3.1 数据科学与机器学习 3.2 机器学习的应用步骤 3.3 数据划分及准备方法 3.4 算法类型及选择方法 3.5 模型的评估方法 3.6 机器学习面临的挑战 3.7 Python编程实践 3.8 继续学习本章知识习题第4章数据可视化 4.1 数据科学与数据可视化 4.2 数据可视化的基本原则

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