數據科學：基本概念、技術及應用 A Hands-On Introduction to Data Science

Chirag Shah 譯 羅春華//陸金晶

數據科學：基本概念、技術及應用

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商品描述

本書以實用和易於理解的方式詳細介紹了數據科學領域的知識，強調動手實踐，
獨立於具體技術介紹數據科學的基本思想和方法，幫助學生在沒有強大的技術背景的情況下輕鬆地理解該主題，
並提供即使在工具和技術發生變化後仍然有用的材料。
本書提供了許多實際應用的例子，實踐範圍從小數據到大數據。
本書為教師和學生提供了一套在線材料，包括數據集、PPT、解決方案和課程建議等，
非常適合希望建立數據科學應用知識體系的高校學生閱讀。

作者簡介

陸金晶，首都經濟貿易大學城市學院在讀博士。主要從事政府治理、智慧城市等研究。

目錄大綱

前言
致謝
作者簡介
第一部分概念介紹
第1章簡介
1.1 什麼是數據科學
1.2 數據科學在哪裡
1.2.1 金融
1.2.2 公共政策
1.2.3 政治
1.2.4 醫療保健
1.2.5 城市規劃
1.2.6 教育
1.2 .7 圖書館
1.3 數據科學與其他領域如何關聯
1.3.1 數據科學與統計
1.3.2 數據科學與計算機科學1.3.3 數據
科學與工程
1.3.4 數據科學與商業分析
1.3.5 數據科學、社會科學與計算社會科學
1.4 數據科學和信息科學之間的關係
1.4.1 信息與數據
1.4.2 信息科學用戶
1.4.3 iSchool中的數據科學
1.5 計算思維
1.6 數據科學技能
1.7 數據科學工具
1.8 數據科學中的倫理、偏見和隱私問題
總結
關鍵術語
概念性問題
實踐問題
註釋
第2章數據
2.1 引言
2.2 數據類型
2.2.1 結構化數據
2.2.2 非結構化數據
2.2.3 非結構化數據的挑戰
2.3 數據收集
2.3.1 開放數據
2.3.2 社交媒體數據
2.3.3 多類型數據
2.3.4 數據存儲和呈現
2.4 數據預處理
2.4.1 數據清洗
2.4.2 數據集成
2.4.3 數據轉換
2.4.4數據縮減
2.4.5 數據離散化
總結
關鍵術語
概念性問題
實踐問題
延伸閱讀及資源
註釋
第3章技術
3.1 引言
……
第二部分數據科學工具
第三部分數據科學中的機器學習
第四部分應用、評估和方法
附錄

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