【正版图书】数据科学概论覃雄派9787300252926中国人民大学出版社2018-01-01普通图书/教材教辅考试/考试/司法考试
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正版图书 书友可放心
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出版时间:
2018-01
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装帧:
其他
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开本:
16开
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ISBN:
9787300252926
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出版时间:
2018-01
售价
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1.7折
定价
￥68.00
品相
九品
上书时间2024-04-29
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商品描述：
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作者简介
杜小勇，博士，中国人民大学信息学院教授，博士生导师，数据工程与知识工程重点实验室主任，中国计算机学会会士，《大数据》期刊编委会副主任。主要研究方向为智能信息检索、高性能数据库、知识工程。
目录
第1章 数据科学概论
1.1 数据科学的定义
1.2 数据科学的定位
1.2.1 数据科学与数据库、大数据分析的关系
1.2.2 数据科学与基于数据的决策的关系
1.3 数据科学家
数据科学家的技能
1.4 数据科学的基本原则
1.4.1 原则1：数据分析可以划分成一系列明确的阶段
1.4.2 原则2：描述性分析与预测性分析
1.4.3 原则3：实体的相似度
1.4.4 原则4：模型的泛化能力
1.4.5 原则5：分析结果的评估与特定应用场景有关
1.4.6 原则6：相关性不同于因果关系
1. 4.7 原则7：通过并行处理提高数据处理(分析)速度
1.5 数据处理流程：时间维度的纵向视角
1.6 数据处理系统的架构：系统维度的计算视角
1.6.1 数据处理系统的层次架构
1.6.2 数据处理系统的Lambda架构
1.7 数据的多样性：数据类型维度的横向视角
1.8 数据价值的挖掘：价值维度的价值提升视角
1.9 思考题
第2章 OLTP与数据服务
2.1 面向OLTP应用的RDBMS数据库技术
2.1.1 关系数据库技术与SQL查询语言
2.1.2 利用索引加快数据访问
2.1.3 数据库的事务处理、恢复技术与安全保证
2.1.4 并行数据库与分布式数据库
2.2 面向数据服务的NoSQL数据库技术
2.2.1 NoSQL数据库技术
2.2.2 CAP理论
2.2.3 Key—Value数据库
2.2.4 Column Family数据库
……
第3章 OLAP与结构化数据分析
第4章 数据清洗与数据集成
第5章 数据的深度分析（数据挖掘、机器学习）
第6章 流数据处理
第7章 文本分析
第8章 社交网络分析
第9章 语义网与知识图谱
第10章 数据可视化、可视分析与探索式数据分析
第11章 云计算平台
第12章 Hadoop及其生态系统
第13章 Spark及其生态系统
第14章 Python与数据科学
第15章 评测基准
第16章 数据科学案例
第17章 数据科学实践
第18章 附录
内容摘要
覃雄派、陈跃国、杜小勇编著的这本《数据科学概论》对数据科学的核心问题，即对数据进行分析、
挖掘并提取其价值，以获得对事物的洞察的各种技术手段，进行全面的论述，把读者引进数据科学的大门，帮助读者建立数据科学的知识体系。
使用大量通俗易懂的实例，配合技术原理的讲解，体现学科交叉的特点，让不同学科背景的读者感受到数据科学的魅力：数据分析技术是如此有趣和有价值，能够解决各种实际问题。学习过程充满趣味而不是枯燥无味。
本书提供了大量可运行的Python代码，通过网站提供这些代码的Notebook文件(‘*.ipynb)。用户可以在JupyterNotebook中打开这些Notebook文件，运行代码，加深对代码的理解；还可以进行简单1彦改，然后执行，看到修改后的效果。
本书的程序代码、数据文件、习题试卷、教学进度计划和教学PPT可登录www.rdjg.com.cn下载。
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