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數據科學 版權信息
- ISBN：9787302436997
- 條形碼：9787302436997 ; 978-7-302-43699-7
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據科學 本書特色
數據科學是一門新興的熱門科學，國外優秀大學紛紛設立同名課程，相應的專業、課程及書籍也深受歡迎。
《數據科學》是國內首部系統闡述數據科學的重要專著，填補了國內此領域的空白。
《數據科學》在結構設計和內容選擇上不僅充分借鑒了國外著名大學設立的相關課程以及全球暢銷的外文專著，也考慮到了國內相關課程定位與專業人才的培養需求。
《數據科學》共包括8個部分（基礎知識、數據預處理、數據統計、機器學習、數據可視化、數據計算、數據管理以及R編程），既涵蓋了數據科學的基本內容，又避免了與相關課程的低級重復。每章設有綜合例題，做到理論學習與動手操作相結合。例題均采用R語言完成數據科學的特定任務。每章的首尾配有“導讀”與“小結”，便于教師的教學和學生的自學。“習題”部分以主動數據收集和分析的開放題目為主，旨在幫助學生提高自我學習能力。書后附有R語言語法，便于入門的教學與學習。
《數據科學》可以滿足數據科學、計算機科學與技術、管理學、數據統計、數據分析、圖情檔類等多個專業的老師、學生（含碩士生和博士生）的教學與自學需要。
數據科學 內容簡介
數據科學是一門新興的熱門科學，國外優秀大學紛紛設立同名課程，相應的專業、課程及書籍也深受歡迎。 《數據科學》是國內首部系統闡述數據科學的重要專著，填補了國內此領域的空白。 《數據科學》在結構設計和內容選擇上不僅充分借鑒了國外著名大學設立的相關課程以及全球暢銷的外文專著，也考慮到了國內相關課程定位與專業人才的培養需求。 《數據科學》共包括8個部分（基礎知識、數據預處理、數據統計、機器學習、數據可視化、數據計算、數據管理以及R編程），既涵蓋了數據科學的基本內容，又避免了與相關課程的低級重復。每章設有綜合例題，做到理論學習與動手操作相結合。例題均采用R語言完成數據科學的特定任務。每章的首尾配有“導讀”與“小結”，便于教師的教學和學生的自學。“習題”部分以主動數據收集和分析的開放題目為主，旨在幫助學生提高自我學習能力。書后附有R語言語法，便于入門的教學與學習。 《數據科學》可以滿足數據科學、計算機科學與技術、管理學、數據統計、數據分析、圖情檔類等多個專業的老師、學生（含碩士生和博士生）的教學與自學需要。
數據科學數據科學 前言
數據科學已成為領域專家**的知識和能力之一。如今，幾乎所有的專家都在談論大數據，但是部分“專家”并不是真正懂得大數據及其背后的科學——數據科學。在國內，數據科學的系統性研究仍屬空白，人們只知道需要學習這門新興科學，但并不知道如何學習。為此，本書：
（1）是我國*早的系統闡述數據科學的專著之一；
（2）以“經典理論×*佳實踐”為編寫思路，吸收了國內外重要的研究進展與實踐經驗；
（3）提出了數據科學的理論體系，而不是現有文獻的簡單匯編；
（4）加入了作者的創造性研究工作；
（5）利用三年時間精心撰寫的圖書。
但是，學習數據科學確實存在一定的“難度”。就數據科學的理論基礎——統計學、機器學習和可視化分析學而言，很多讀者尤其是社會科學領域的，很容易對其產生“恐懼感”或“距離感”。為此，本書：
（6）以“*深奧的理論÷*簡單的邏輯”為編寫思路，深入淺出，力爭做到“閱讀障礙的*小化”；
（7）以“導讀”形式給出學習建議；
（8）以“圖表”形式揭示數據科學中的重點知識；
（9）以“腳注”形式解釋讀者容易曲解或需要深入了解的難點；
（10）以“實用性”為選擇內容的重要標準，不斷給讀者帶來學習的“成就感”；
（11）以“培養興趣和信心”為撰寫宗旨，并非停留在介紹知識和信息層次。
學習數據科學需要注意理論與實踐相結合。數據科學與其他傳統科學的重要區別之一在于與實踐經驗的耦合度高，讀者不僅需要具備扎實的理論功底，而且應具有熟練的操作能力。為此，本書：
（12）以“理論精講+R編程”為編寫思路，協助讀者提升理論聯系實踐的能力；
（13）在“案例分析”部分提供了兩個不同的案例——*佳實踐和R編程，供讀者選擇性閱讀；
（14）以“獨特的R代碼注解”和“R編程中的常見問題解答”的方式，幫助讀者快速掌握R編程；
（15）在“習題”中給出的問題不是課程內容的低級重復，而是幫助讀者提升理論聯系實踐能力與自助學習能力；
（16）在“參考文獻與擴展閱讀文獻”中列出了相關領域的核心文獻。
學習數據科學還需要注意與讀者自己的領域知識相結合。數據科學與其他傳統科學的另一個主要區別在于對領域知識的依賴度高。因此，學習應以“掌握面向領域的數據科學”或“發現領域中的數據科學”為主要目的，脫離具體領域的方式學習數據科學必將導致學習行為的空洞化和學習動力不足。為此，本書：
（17）以“全集知識一領域差異性知識”為編寫思路，在基本內容的設計與選擇上，力爭做到領域共性；
（18）在學習建議和習題安排上，盡量體現出不同領域的差異性；
（19）在內容細節的編寫思路上，鼓勵讀者在自己的領域中使用數據科學的知識；
（20）從數據科學視角介紹機器學習、統計學、數據可視化等基礎知識，而不是簡單重復這些課程。
數據科學 目錄
第1章 基礎理論
1．1 數據
1．1．1 數據模型
1．1．2 數據維度
1．2 大數據
1．2．1 內涵與特征
1．2．2 大數據時代的新理念
1．2．3 大數據時代的新術語
1．3 數據科學概述
1．3．1 研究目的
1．3．2 理論基礎
1．3．3 研究內容
1．3．4 基本流程
1．3．5 主要原則
1．3．6 典型應用
1．4 數據科學家
1．4．1 主要任務
1．4．2 能力要求
1．4．3 常用工具
1．4．4 團隊工作
1．5 數據科學項目
1．5．1 角色定義
1．5．2 基本流程
1．6 應用案例
小結
習題
參考文獻及擴展閱讀資料
第2章 數據預處理
2．1 數據質量
2．1．1 統計學規律
2．1．2 語言學規律
2．1．3 數據連續性理論
2．1．4 數據鑒別技術
2．1．5 探索性數據分析
2．2 數據審計
2．2．1 預定義審計
2．2．2 自定義審計
2．2．3 可視化審計
2．3 數據清洗
2．3．1 缺失數據處理
2．3．2 冗余數據處理
2．3．3 噪聲數據處理
2．4 數據變換
2．4．1 大小變換
2．4．2 類型變換
2．5 數據集成
2．5．1 基本類型
2．5．2 主要問題
2．6 其他預處理方法
2．6．1 數據脫敏
2．6．2 數據歸約
2．6．3 數據標注
2．7 應用案例
小結
習題
參考文獻及擴展閱讀資料
……
第3章 數據統計
第4章 機器學習
第5章 數據可視化
第6章 數據計算
第7章 數據管理
附錄
收起全部↑
1．1 數據
1．1．1 數據模型
1．1．2 數據維度
1．2 大數據
1．2．1 內涵與特征
1．2．2 大數據時代的新理念
1．2．3 大數據時代的新術語
1．3 數據科學概述
1．3．1 研究目的
1．3．2 理論基礎
1．3．3 研究內容
1．3．4 基本流程
1．3．5 主要原則
1．3．6 典型應用
1．4 數據科學家
1．4．1 主要任務
1．4．2 能力要求
1．4．3 常用工具
1．4．4 團隊工作
1．5 數據科學項目
1．5．1 角色定義
1．5．2 基本流程
1．6 應用案例
小結
習題
參考文獻及擴展閱讀資料
第2章 數據預處理
2．1 數據質量
2．1．1 統計學規律
2．1．2 語言學規律
2．1．3 數據連續性理論
2．1．4 數據鑒別技術
2．1．5 探索性數據分析
2．2 數據審計
2．2．1 預定義審計
2．2．2 自定義審計
2．2．3 可視化審計
2．3 數據清洗
2．3．1 缺失數據處理
2．3．2 冗余數據處理
2．3．3 噪聲數據處理
2．4 數據變換
2．4．1 大小變換
2．4．2 類型變換
2．5 數據集成
2．5．1 基本類型
2．5．2 主要問題
2．6 其他預處理方法
2．6．1 數據脫敏
2．6．2 數據歸約
2．6．3 數據標注
2．7 應用案例
小結
習題
參考文獻及擴展閱讀資料
……
第3章 數據統計
第4章 機器學習
第5章 數據可視化
第6章 數據計算
第7章 數據管理
附錄
收起全部↑
展開全部
數據科學 作者簡介
朝樂門，國家本科課程“數據科學導論”負責人，數據科學50人，中國人民大學青年杰出學者；中國計算機學會信息系統專委員會執行委員、全國高等學校計算機教育研究會“數字化能力水平認證”專家委員會委員、全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會副主任委員；核心期刊《計算機科學》執行編委、英文期刊Data Science and Informatics副主編；榮獲教育部高等學校科學研究優秀成果獎、IBM全球教師獎、CSC-IBM中國優秀教師獎教金等多種獎勵30余項；編寫教材《數據科學理論與實踐》（清華大學出版社，2017）入選2019年北京高校“優質本科教材”，主講“數據科學導論”課程被中國人民大學認定為首批建設的本科課程。
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