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97千字 字数
2019-10-01 发行日期
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主编推荐语

深入浅出介绍数据科学基本要素，零基础快速入门数据科学。

内容简介

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习专业技术解决现实问题。还综述了伦理和法律问题、数据法规的发展以及保护隐私的计算方法。最后探讨了数据科学的未来影响，并给出数据科学项目成功的原则。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 前言
  • 致谢
  • 作者简介
  • 第1章 什么是数据科学
  • 1.1 数据科学简史
  • 1.1.1 数据收集简史
  • 1.1.2 数据分析简史
  • 1.1.3 数据科学的产生与发展
  • 1.2 数据科学用于何处
  • 1.2.1 销售和营销中的数据科学
  • 1.2.2 数据科学在政府中的应用
  • 1.2.3 数据科学在竞技体育中的应用
  • 1.3 为什么是现在
  • 1.4 关于数据科学的神话
  • 第2章 什么是数据，什么是数据集
  • 2.1 关于数据的观点
  • 2.2 数据可以积累，而智慧不能
  • 2.3 CRISP-DM
  • 第3章 数据科学生态系统
  • 3.1 将算法迁移至数据
  • 3.1.1 传统数据库与现代的传统数据库
  • 3.1.2 大数据架构
  • 3.1.3 混合数据库世界
  • 3.2 数据准备和集成
  • 第4章 机器学习
  • 4.1 有监督学习与无监督学习
  • 4.2 学习预测模型
  • 4.2.1 相关性不等同于因果，但它有时非常有用
  • 4.2.2 线性回归
  • 4.2.3 神经网络与深度学习
  • 4.2.4 决策树
  • 4.3 数据科学中的偏差
  • 4.4 评估模型：泛化而不是记忆
  • 4.5 摘要
  • 第5章 标准的数据科学任务
  • 5.1 谁是我们的目标客户（聚类）
  • 5.2 这是欺诈吗（异常值检测）
  • 5.3 你要配份炸薯条吗（关联规则挖掘）
  • 5.4 流失还是不流失，这是一个问题（分类）
  • 5.5 它价值几何（回归）
  • 第6章 隐私与道德
  • 6.1 商业利益与个人隐私
  • 6.1.1 数据科学的道德启示：画像与歧视
  • 6.1.2 数据科学的道德含义：创建一个全景监狱
  • 6.2 隐私保护
  • 6.2.1 保护隐私的计算方法
  • 6.2.2 规范数据使用和保护隐私的法律框架
  • 6.3 通往道德的数据科学之路
  • 第7章 未来趋势与成功准则
  • 7.1 医疗数据科学
  • 7.2 智慧城市
  • 7.3 数据科学项目准则：为什么会成功或失败
  • 7.4 终极思考
  • 术语表
  • 延伸阅读
  • 参考文献
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评分及书评

4.3
6个评分
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    给这本书评了
    5.0

    本书从数据科学发展演化史，数据科学定义，数据、数据集，数据科学生态系统，机器学习，数据科学标准任务，隐私与道德，发展趋势等角度，对数据科学展开了精彩的阐述。书中精准界定了数据科学的术语、任务、生命周期，介绍了主流的数据科学生态技术，以及决策树（Decision Tree）、回归分析（Regression Analysis）、神经网络（Neural Network）、深度学习（Deep Learning）等常见机器学习算法。

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      给这本书评了
      3.0

      内容不是特别容易懂，书名名不副实

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      出版方

      机械工业出版社有限公司

      机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。