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数据科学与数学建模
『简体书』 作者：郝志峰 出版：华中科技大学出版社 日期：2019-03-01 本书内容分为八章，基本涵盖了目前较为常用的数据科学建模方法，包括现在热门的深度学习。书中不仅介绍模型的理论基础，还以大量案例结合现实数据为读者展示了数据分析中常见任务的处理流程，如分类、回归、聚类、推荐、图片识别等，帮助读者应用这些模型和方法解决实际问题。 ... |
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数据科学实战指南
『简体书』 作者：TalkingData 出版：电子工业出版社 日期：2019-04-01 现在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适 ... |
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精通数据科学算法
『简体书』 作者：[英]戴维·纳蒂加[David，Natingga] 出版：人民邮电出版社 日期：2019-05-01 数据科学（Data Science）是从数据中提取知识的技术，是一门有关机器学习、统计学与数据挖掘的交叉学科。数据科学包含了多种领域的不同元素，包括信号处理、数学、概率模型技术和理论、计算机编程、统计学等。 本书讲解了7种重要的数据分析方法，它们分别是k*近邻 ... |
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人人可懂的数据科学
『简体书』 作者：[爱尔兰]约翰，D·凯莱赫[John D.，Kelleher 出版：机械工业出版社 日期：2019-11-01 数据科学的主要目标就是通过数据分析来改进决策，它与数据挖掘、机器学习等领域紧密相关，但范围更广。本书简要介绍了该领域的发展、基础知识，并阐释了数据科学项目的各个阶段。书中既考虑数据基础架构和集成多个数据源数据所面临的挑战，又介绍机器学习基础并探讨如何应用机器学 ... |
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数据科学的编程基础
『简体书』 作者：阮敬 出版：首都经济贸易大学出版社 日期：2019-11-01 本书在编写过程中，首先收集了全世界380多所院校的数据科学和大数据相关的人才培养方案，然后使用非结构数据分析技术挖掘出编程类课程的主要内容，进而形成本书的主要雏形。笔者在其编写的《Python数据分析基础》（第1版和第2版）的基础上对雏形进行了完善。本书针对数 ... |
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数据科学的概率基础
『简体书』 作者：王学钦，赵鹏 出版：首都经济贸易大学出版社 日期：2019-12-01 本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件 ... |
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基于云计算的数据科学
『简体书』 作者：瓦利阿帕·拉克什曼南 出版：中国电力出版社 日期：2020-03-01 在本书中，你将学到： ?使用App Engine应用实现自动化定期数据摄取。 ?在Google Data Studio中创建并生成数据仪表板。 ?构建实时数据分析管道，实现流式数据分析。 ?使用Google BigQuery实现可交互式数据探索。 ? ... |
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数据科学实用算法
『简体书』 作者：[美] 布赖恩·斯蒂尔[Brian，Steele]约翰·钱德 出版：清华大学出版社 日期：2019-11-01 《数据科学实用算法》分为三部分。第I部分“数据约简”首先讨论数据约简和数据映射等概念，然后讲述关联统计、可扩展算法和分布式计算等基础知识。第II部分“从数据中提取信息”呈现线性回归、数据可视化和聚类分析等主题，用一章的篇幅介绍医疗分析的关键领域。第III部分“ ... |
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Java数据科学实战
『简体书』 作者：[美]迈克尔·R.布茹斯托维奇[Michael R.，Brz 出版：人民邮电出版社 日期：2020-04-01 《Java数据科学实战》基于清晰的、面向对象的Java代码，讨论了数据科学研究的一些基本原理。考虑到项目所需的可伸缩性、稳健性以及便利性，Java是一门理想的语言。本书解释了数据科学过程每个步骤背后的基本数学原理，以及如何将这些概念应用于Java。本书内容涉及 ... |
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Anaconda数据科学实战
『简体书』 作者：[美]严玉星[Yuxing Yan]詹姆斯·严[James 出版：人民邮电出版社 日期：2020-05-01 Anaconda是一个强大的开源数据科学平台，它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。 《Anaconda数据科学实战》旨在通过一系列示例，引导读者在编码和图表中了解Anaconda的强大之处。本书包括 ... |
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Python和Dask数据科学
『简体书』 作者：[美] 杰西·丹尼尔[Jesse C.，Daniel] 著 出版：清华大学出版社 日期：2020-06-01 主要内容 ● 处理大型的结构化和非结构化数据集 ● 使用Seaborn和Datashader实现可视化 ● 实现自己的算法 ● 构建分布式应用 ● 打包和部署Dask应用 ... |
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精通Spark数据科学
『简体书』 作者：[美]安德鲁·摩根[Andrew，Morgan] 出版：人民邮电出版社 日期：2020-09-01 Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。这是一本专门介绍Spark的图书，旨在教会读者利用Spark构建实用的数据科学解决方案。 本书内容包括14章，由浅入深地介绍了数据科学生态系统、数据获取、输入格式与模式、探索性数据分析、利 ... |
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数据科学的博弈论
『简体书』 作者：[瑞士] 博伊·法尔廷斯[Boi，Faltings][克罗地 出版：世界图书出版公司 日期：2020-11-01 智能系统通常依赖于信息智能体提供的数据，例如传感器数据或众包计算。因为提供准确和切合的数据需要付出代价的不菲，所以智能体可能并不总是愿意提供准确的数据。因此，不仅要验证数据的正确性，还要提供激励机制，以给提供高质量数据的智能体更多奖励。这就是本书的主题数据科学 ... |
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Jupyter数据科学实战
『简体书』 作者：[印]普拉泰克·古普塔[Prateek，Gupta] 出版：人民邮电出版社 日期：2020-11-01 本书旨在成为读者进入数据科学领域的指南。全书共20章，涵盖了数据科学及其应用的各个方面，引入经典数据集将理论与实践相结合，采用Jupyter等工具，以Python语言由浅入深地介绍了数据科学及相关学科的基本概念、数据预处理、机器学习及时间序列等内容，并提供了不 ... |
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数据科学入门 第2版
『简体书』 作者：[美]乔尔·格鲁斯[Joel，Grus] 出版：人民邮电出版社 日期：2021-01-01 本书基于Python语言环境，从零开始讲解数据科学工作，讲述数据科学工作所需的技能与诀窍，并带领读者熟悉数据科学的核心知识：数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学，介绍了从事数据科学工作需要用到的库，如NumPy、scikit-l ... |
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数据科学与工程导论
『简体书』 作者：王伟，刘垚 出版：华东师范大学出版社 日期：2021-01-01 《数据科学与工程导论》围绕数据全生命周期介绍了数据科学与工程的基本理论，具体包括七部分内容：*部分绪论；第二部分大规模数据的采集、加工、管理和数据工程；第三部分数据可视化；第四部分数据分析；第五部分数据应用；第六部分数据科学伦理；第七部分数据科学的高级实现。 ... |
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数据科学博弈论
『简体书』 作者：[法]博伊·法廷[Boi，Faltings][美]戈兰 出版：机械工业出版社 日期：2021-03-01 本书介绍了不同的场景及假设，包括感知、人工计算、同行评级、评审以及预测。书中综述了不同的激励机制，包括适当的打分规则、市场预测和同行预测，贝叶斯测真机，同行测真机，相关协议以及使它们适用的一些设置。作为替代方案，也考虑了信誉机制。同时补充了博弈论分析在预测平台 ... |
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数据科学导论（第3版）
『简体书』 作者：杨旭，丁刚毅 编著 出版：北京理工大学出版社 日期：2021-01-01 本书将以导论形式介绍与数据科学相关的各方面知识。全书由数开篇，说古道今，推陈出新，结语收章。将会首先从数据的涵义开始谈起，引出对于大数据和数据科学的定义和相关介绍。书中将纵论数据的前世今生，与当前国际国内对数据科学的运用和研究情况。以丰富详实的案例为牵引，结合 ... |
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数据科学与大数据技术导论
『简体书』 作者：王道平 沐嘉慧 出版：机械工业出版社 日期：2021-07-01 本书系统地介绍了数据科学基础理论、大数据理论、大数据技术及应用的相关内容，具体内容包括数据科学概述、大数据概述、大数据与云计算、大数据的采集与预处理、大数据的存储与处理、大数据分析方法、大数据分析工具、大数据可视化、大数据安全、大数据的应用等。 本书针对 ... |
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数亦有道 Python数据科学指南
『简体书』 作者：王树义 翟羽佳 出版：人民邮电出版社 日期：2021-10-01 本书结合数据科学的具体应用场景，由浅入深、循序渐进地引导读者入门数据科学，覆盖了数据获取、数据预处理、数据分析等方面的内容，共 10 章。本书先是概括性地介绍各章的主要内容，然后通过一个个生动的案例讲解数据获取、数据预处理、自然语言处理、机器学习和深度学习等方 ... |
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