数据科学导论--聚文网

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内容简介

本书主要介绍数据科学的通识入门知识，可以作为高等院校数据科学与大数据专业的专业基础课程教材。该书以“建立知识体系、掌握基本原理、学会初级实践、了解前沿技术”为原则，为数据科学与大数据及相关专业的学生深入学习数据科学和大数据技术奠定基础。该书系统讲授数据科学的基本概念和知识体系、数据分析的基本流程和方法（包括数据预处理、回归、聚类、分类等智能分析技术）、大数据分析的基本T具，并以Python语言为例，通过大量实例和练习讲授初级的数据分析技术。该书通过系统全面的理论介绍与丰富翔实的程序实践相结合，帮助数据科学与大数据及相关专业的学生树立大数据意识，学习数据科学的知识体系，掌握基本的数据处理方法。本书适合作为数据科学与大数据及相关专业学生的教材，也可作为大数据开发工程师的参考书。

作者简介

石川，男，1978年4月生于湖北洪湖。现就职于北京邮电大学计算机学院，教授、博导。长期专注于数据挖掘与机器学习研究，发表高水平论文50余篇。获北京市“师德先锋”称号和“青年英才”计划支持。

第1章数据科学概论
1．1数据和大数据
1．1．1数据
1．1．2数据化进程
1．1．3大数据
1．2数据科学理论基础
1．2．1数据科学发展历程
1．2．2数据科学的概念
1．2．3数据科学的主要内容
1．3数据科学应用实践
1．3．1数据科学家
1．3．2数据科学工作流程
1．3．3数据科学实践案例
1．4小结
1．4．1本章总结
1．4．2扩展阅读材料
1．5习题
1．6参考资料
第2章数学基础
2．1线性代数
2．1．1向量
2．1．2矩阵
2．1．3矩阵导数
2．1．4实例：利用SVD进行评分预测
2．2概率统计
2．2．1随机事件与概率
2．2．2条件概率与事件独立性
2．2．3随机变量及其数字特征
2．2．4数理统计
2．2．5信息论
2．2．6实例：利用朴素贝叶斯算法进行文本分类
2．3优化理论
2．3．1基本概念
2．3．2优化问题的一般形式
2．3．3优化方法
2．3．4实例：SVM分类器
2．4图论基础
2．4．1图的定义
2．4．2图的概念
2．4．3图的矩阵表示
2．4．4拉普拉斯矩阵与谱
2．4．5实例：谱聚类算法
2．5小结
2．5．1本章总结
2．5．2扩展阅读材料
2．6习题
2．7参考资料
第3章Python语言初步
3．1Python语言概述
3．1．1Python语言简介
3．1．2Python语言环境搭建
3．2Python的基本用法
3．2．1列表与元组
3．2．2字符串
3．2．3字典
3．2．4条件与循环语句
3．2．5函数
3．2．6文件
3．2．7综合实例
3．3重要库的使用方法与案例
3．3．1NumPy
3．3．2Pandas
3．3．3SciPy
3．3．4Matplotlib
……
第4章数据预处理
第5章分析方法初步
第6章数据科学实践
第7章数据科学的重要研究领域
第8章大数据处理技术简介

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