人工智能数据处理高级应用开发--聚文网

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内容简介

本书为1+X职业技能等级证书配套系列教材之一，根据《人工智能数据处理职业技能等级标准》编写，为该职业技能的中、高级配套教材。本书汲取科大讯飞高教人才培养业务实验室产品 AILAB的实验成果，结合人才培养项目式教学经验，按照新形态一体化教材的开发标准，由浅入深、循序渐进的引导读者使用Python进行人工智能数据处理。全书共分为11章，涵盖数据分析进阶、数据可视化进阶、数据仓库与建模、数据治理、数据降维、特征处理、特征提取、特征选择、数据生成、机器学习、深度学习等内容。本书能同时满足读者人工智能数据处理知识学习、职业技能培训及教育部1+X证书考核等需求，为读者进入人工智能数据处理岗位提供专业支持。本书可作为人工智能数据处理1+X证书的中高级认证相关教学和培训的教材，也可作为高等职业院校人工智能技术和大数据技术应用相关专业的教材，还可以作为从事人工智能、大数据相关工作人员的自学参考书。

第1章数据分析进阶 1.1 数据的描述性分析 1.1.1 数据分布分析 1.1.2 数据异常值分析 1.1.3 数据离散度与分布形态分析 1.2 数据的探索性分析 1.2.1 矩阵的基本概念 1.2.2 常用分析方法 1.3 数据分析进阶操作 1.3.1 NumPy数据分析进阶操作 1.3.2 SciPy数据分析操作 1.3.3 其他常见数据分析模块 1.4 数据分析进阶实践 1.4.1 Demo-1：NumPy矩阵运算 1.4.2 Demo-2：基于选手成绩数据的数据分析 1.5 本章小结 1.6 课后习题第2章数据可视化进阶 2.1 图像属性 2.1.1 图像属性介绍 2.1.2 色彩使用建议 2.2 高维数据的可视化 2.2.1 动画 2.2.2 三维图 2.2.3 降维可视化 2.3 音频数据的可视化 2.4 数据可视化进阶实践 2.4.1 Demo-1：数据分析与图表绘制 2.4.2 Demo-2：高维数据的可视化 2.4.3 Demo-3：回归模型的可视化 2.4.4 Demo-4：多分类模型的可视化 2.5 本章小结 2.6 课后习题第3章数据仓库与建模 3.1 数据仓库概述 3.1.1 数据仓库相关概念 3.1.2 数据仓库分类 3.1.3 数据仓库用途 3.2 数据仓库架构 3.2.1 Inmon企业信息工厂架构 …… 第4章数据治理第5章数据降维第6章特征处理第7章特征提取第8章特征选择第9章数据生成第10章机器学习第11章深度学习参考文献

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