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深度學習
數據科學導論 版權信息
- ISBN：9787513668330
- 條形碼：9787513668330 ; 978-7-5136-6833-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據科學導論 本書特色
我們生活在互聯網與信息技術無處不在的時代，人們的生活離不開各類智能設備，由于人們的創作內容與使用軌跡被各類應用所記錄，用戶數據量迅猛增長。與此同時，產業數據的標準化與存儲設備也不斷發展，產業數據也飛速增長，大量的數據帶來了巨大的挑戰，而這些挑戰又帶來了前所未有的創新能力和經濟機遇，數據已逐步成了推動各類應用創新、產業轉型、商業模式變革的原動力。
數據科學導論 內容簡介
從科學與教育的角度來看，了解大數據的挑戰、機遇和價值，探索數據對傳統的理工科、社會科學、商業和管理學科的重塑作用具有很好重要的意義。本書對數據科學領域的基本概念、基礎技術、應用領域、數據驅動的創新創業、數據安全與倫理進行了介紹和討論，適用于對數據科學感興趣的學生與初級入門的讀者。本書分六章，第1章描述了數據科學的基礎概念和發展歷程，對數據科學的定義、方法、工具、語言和框架做了的總體介紹。第2章詳細闡述了數據科學的基礎知識。第3章重點介紹數據科學的技術方法，包括統計分析方法、分類技術、聚類技術。第4章對數據科學的一些常見應用場景進行了介紹和討論。第5章聚焦于數據智能驅動的創新與創業，歸納了數據驅動下的技術創新模式與管理要素。第6章通過列舉一些典型案例介紹了數據安全與倫理問題。本書旨在為希望深入了解數據科學的原理及應用的人提供有益的參考和借鑒。
數據科學導論 目錄
目錄
第1章數據科學的概念與影響
1.1數據的基礎概念
1.1.1什么是數據
1.1.2數據結構模式
1.1.3數據的價值
1.2數據科學發展歷程
1.3什么是數據科學
1.3.1數據科學的概念
1.3.2數據科學使用的方法
1.3.3數據科學使用的工具
1.3.4數據科學使用的語言
1.3.5數據科學使用的架構
1.4數據科學的影響
1.4.1變革教育模式
1.4.2提升醫療服務水平
1.4.3構建智慧交通
1.4.4發展農業建設
1.4.5提升營銷價值
1.4.6反饋群體行為特征
1.5數據科學面臨的機遇與挑戰
1.5.1海量卻無效的數據
1.5.2數據共享問題
1.6本章小結
參考文獻
第2章數據科學基礎
2.1數據科學技術的整體概覽
2.1.1數據科學技術的介紹
2.1.2數據科學技術架構的演進
2.2各個技術分支的簡介
2.2.1數據采集
2.2.2數據傳輸
2.2.3數據存儲
2.2.4數據處理
2.2.5數據應用
2.2.6基礎技術
2.2.7數據治理
2.3本章小結
參考文獻
第3章數據科學技術方法
3.1數據科學技術方法概論
3.1.1數據分析及挖掘技術整體概論
3.1.2數據統計分析方法介紹
3.1.3基于機器學習的數據科學技術方法
3.1.4模型評估與選擇
3.2數據統計分析
3.2.1數據分布特征的度量
3.2.2參數估計
3.2.3假設檢驗
3.2.4方差分析
3.2.5回歸分析
3.3分類技術
3.3.1分類技術的基本概念
3.3.2基于*近鄰的分類
3.3.3人工神經網絡
3.3.4支持向量機
3.3.5組合分類方法
3.4聚類分析
3.4.1聚類分析的定義
3.4.2相似性度量方法
3.4.3劃分方法
3.4.4層次方法
3.4.5基于密度的方法
3.4.6聚類評估
3.4.7聚類技術應用案例
3.5本章小結
參考文獻
第4章數據科學的應用
4.1推薦算法
4.1.1推薦算法的發展與現狀
4.1.2推薦算法的應用
4.1.3推薦系統的核心步驟與常用特征
4.1.4協同過濾
4.1.5基于內容的推薦
4.1.6基于模型的推薦
4.1.7混合推薦
4.1.8推薦算法的應用案例
4.2數據科學與智慧醫療
4.2.1基本概念
4.2.2發展現狀
4.2.3當前挑戰
4.2.4應用場景
4.2.5典型案例
4.3數據科學與電子商務
4.3.1電子商務發展現狀思考
4.3.2電子商務數據分析
4.3.3案例介紹
4.4數據科學與專利分析
4.4.1專利分析概念
4.4.2數據趨勢分析
4.4.3數據構成分析
4.4.4數據排序分析
4.4.5數據關聯分析
4.5本章小結
參考文獻
第5章數據智能創新與創業
5.1數據背后的商業價值挖掘
5.1.1數據的商業價值
5.1.2數據價值挖掘難點及應對
5.2數據驅動下的創新創業
5.2.1數據驅動下的創新創業的內涵與特征
5.2.2數據驅動下的創新創業現狀
5.2.3數據驅動下的創新創業機會
5.2.4案例分析：數據驅動下的智能養豬
5.3數據驅動下的技術創新
5.3.1數據驅動下的技術創新的內涵與類型
5.3.2數據驅動下的企業商業模式的技術創新
5.3.3數據驅動下的企業技術創新的管理要素
5.3.4案例分析：數據驅動生鮮農產品供應鏈模式創新
5.4本章小結
參考文獻
第6章數據安全與倫理
6.1數據安全和隱私保護
6.1.1數據安全和隱私保護的問題
6.1.2典型案例
6.1.3數據時代的數據安全與隱私保護
6.2數據倫理
6.2.1數據倫理的概念
6.2.2數據倫理問題
6.2.3典型案例
6.3數據倫理的管理策略建議
6.4本章小結
參考文獻
后記
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第1章數據科學的概念與影響
1.1數據的基礎概念
1.1.1什么是數據
1.1.2數據結構模式
1.1.3數據的價值
1.2數據科學發展歷程
1.3什么是數據科學
1.3.1數據科學的概念
1.3.2數據科學使用的方法
1.3.3數據科學使用的工具
1.3.4數據科學使用的語言
1.3.5數據科學使用的架構
1.4數據科學的影響
1.4.1變革教育模式
1.4.2提升醫療服務水平
1.4.3構建智慧交通
1.4.4發展農業建設
1.4.5提升營銷價值
1.4.6反饋群體行為特征
1.5數據科學面臨的機遇與挑戰
1.5.1海量卻無效的數據
1.5.2數據共享問題
1.6本章小結
參考文獻
第2章數據科學基礎
2.1數據科學技術的整體概覽
2.1.1數據科學技術的介紹
2.1.2數據科學技術架構的演進
2.2各個技術分支的簡介
2.2.1數據采集
2.2.2數據傳輸
2.2.3數據存儲
2.2.4數據處理
2.2.5數據應用
2.2.6基礎技術
2.2.7數據治理
2.3本章小結
參考文獻
第3章數據科學技術方法
3.1數據科學技術方法概論
3.1.1數據分析及挖掘技術整體概論
3.1.2數據統計分析方法介紹
3.1.3基于機器學習的數據科學技術方法
3.1.4模型評估與選擇
3.2數據統計分析
3.2.1數據分布特征的度量
3.2.2參數估計
3.2.3假設檢驗
3.2.4方差分析
3.2.5回歸分析
3.3分類技術
3.3.1分類技術的基本概念
3.3.2基于*近鄰的分類
3.3.3人工神經網絡
3.3.4支持向量機
3.3.5組合分類方法
3.4聚類分析
3.4.1聚類分析的定義
3.4.2相似性度量方法
3.4.3劃分方法
3.4.4層次方法
3.4.5基于密度的方法
3.4.6聚類評估
3.4.7聚類技術應用案例
3.5本章小結
參考文獻
第4章數據科學的應用
4.1推薦算法
4.1.1推薦算法的發展與現狀
4.1.2推薦算法的應用
4.1.3推薦系統的核心步驟與常用特征
4.1.4協同過濾
4.1.5基于內容的推薦
4.1.6基于模型的推薦
4.1.7混合推薦
4.1.8推薦算法的應用案例
4.2數據科學與智慧醫療
4.2.1基本概念
4.2.2發展現狀
4.2.3當前挑戰
4.2.4應用場景
4.2.5典型案例
4.3數據科學與電子商務
4.3.1電子商務發展現狀思考
4.3.2電子商務數據分析
4.3.3案例介紹
4.4數據科學與專利分析
4.4.1專利分析概念
4.4.2數據趨勢分析
4.4.3數據構成分析
4.4.4數據排序分析
4.4.5數據關聯分析
4.5本章小結
參考文獻
第5章數據智能創新與創業
5.1數據背后的商業價值挖掘
5.1.1數據的商業價值
5.1.2數據價值挖掘難點及應對
5.2數據驅動下的創新創業
5.2.1數據驅動下的創新創業的內涵與特征
5.2.2數據驅動下的創新創業現狀
5.2.3數據驅動下的創新創業機會
5.2.4案例分析：數據驅動下的智能養豬
5.3數據驅動下的技術創新
5.3.1數據驅動下的技術創新的內涵與類型
5.3.2數據驅動下的企業商業模式的技術創新
5.3.3數據驅動下的企業技術創新的管理要素
5.3.4案例分析：數據驅動生鮮農產品供應鏈模式創新
5.4本章小結
參考文獻
第6章數據安全與倫理
6.1數據安全和隱私保護
6.1.1數據安全和隱私保護的問題
6.1.2典型案例
6.1.3數據時代的數據安全與隱私保護
6.2數據倫理
6.2.1數據倫理的概念
6.2.2數據倫理問題
6.2.3典型案例
6.3數據倫理的管理策略建議
6.4本章小結
參考文獻
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數據科學導論 作者簡介
牛奔，男，博士(后)，教授，深圳大學博導，目前擔任深圳大學管理科學系系主任、深圳大學創新創業教育中心副主任、大灣區國際創新學院創新創業研究中心主任。長期從事管理、經濟、創新創業、計算機、生物、人工智能等多學科交叉領域的科研工作，發表相關學術論文100余篇，其中SCI/SSCI論文45篇、EI收錄88篇，出版著作5部。近五年來，獲得多項榮譽，如入選教育部工業工程專業 “教指委委員”，國家 “香江學者”，廣東省高等學校“千百十人才”“廣東省珠江學者”“廣東省優秀青年教師”，深圳市“高層次專業人才” “海外高層次人才孔雀計劃”，深圳大學首屆“荔園優青”、深圳大學“優秀學者”、深圳大學“交叉創新團隊”負責人。近年來主持國家自然科學基金項目的6項，廣東省教育廳重點項目1項、中國博士后科學基金項目的2項。耿爽，女，博士，系深圳大學管理學院管理科學系助理教授，碩士生導師，2018年獲得香港城市大學系統工程與工程管理專業哲學博士學位，英國巴斯大學訪問學者，入選深圳高層次海外人才計劃。研究方向包括：管理信息系統、智能決策系統、數字化媒體用戶行為、教育科技創新等，在SSCI/SCI/CSSCI檢索國際期刊發表十余篇論文，主持及參與國家自然科學基金兩項、完成中國博士后基金項目一項，曾擔任國際服務系統與服務管理（ICSSSM’19）學術會議分會主席。王紅，女，博士，系深圳大學管理學院管理科學系助理教授，碩士生導師，2017年獲得香港理工大學工程學院博士學位。研究方向包括：優化與決策、人工智能、特征選擇、數據挖掘、特征提取等。在SSCI/SCI/CSSCI檢索國際期刊發表十余篇論文，主持及參與國家自然科學基金兩項。曾獲得國際群體智能大會論文優秀論文獎，中國管理科學學術年會論文最佳論文獎。
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