数据科学实战完整版 [美]舒特
基本信息
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内容介绍
数据科学实战脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。
数据科学实战目录
第1章 简介：什么是数据科学
第2章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
第3章 算法
第4章 垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
第5章 逻辑回归
第6章 时间戳数据与金融建模
第7章 从数据到结论
第8章 构建面向大量用户的推荐引擎
第9章 数据可视化与欺诈侦测
第10章 社交网络与数据新闻学
第11章 因果关系研究
第12章 流行病学
第13章 从竞赛中学到的：数据泄漏和模型评价
第14章 数据工程：MapReduce、Pregel、Hadoop
第15章 听听学生们怎么说
第16章 下一代数据科学家、自大狂和职业道德
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