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喜大普奔 | 博雅《数据科学实战速查表》正式出版!

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发表于 2019-2-18 16:33:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
继《数据科学导引》之后,博雅大数据学院第二本图书《数据科学实战速查表》近期由科学出版社正式出版!目前京东等各大网店均已开始出售!

本套数据科学实战速查表,旨在以简明、生动和系统的方式,帮助数据科学初学者高效便捷地查阅数据科学的知识点和实践工具的使用方法,从而提高实践能力。


本书既可以作为数据科学与大数据技术专业教师和学生的学习资料,也可作为数据分析师、数据工程师和算法工程师等数据科学从业者项目实践的参考工具。对大数据感兴趣的读者也可通过本书对数据科学的知识框架和实践工具有初步的认识,为进一步的深入学习打下良好的基础。

本书目录

第一章              编程语言
       第一节              Python语言
       第二节              R
       第三节              SQL
       第四节              Git
       第五节              Shell
第二章              数据分析
       第一节              NumPy
       第二节              Scipy Basics
       第三节              Pandas
       第四节              数据清洗
       第五节              StatsModels
第三章              数学统计理论
       第一节              概率
       第二节              统计
       第三节              矩阵微分
       第四节              线性代数
       第五节              图模型
       第六节              凸优化
第四章              数据可视化
       第一节              Matplotlib
       第二节              Seaborn
       第三节              Basemap
第五章              机器学习
       第一节              特征工程
       第二节              机器学习建模
       第三节              Scikit-learn
       第四节              PyTorch
第六章              图像处理
       第一节              基本概念
       第二节              像素的空间关系
       第三节              图像增强
       第四节              图像变换
       第五节              图像恢复
       第六节              图像分割
       第七节              图像编码
第七章              分布计算
       第一节              Hadoop
       第二节              Spark

内容预览
本书将数据科学的知识模块划分成括编程语言、数据分析、数据可视化、数学统计理论、机器学习、数字图像处理和分布式计算七大模块。在每一个模块,我们对核心的理论知识进行了介绍,重点介绍了该模块的典型实践工具的使用方法。

在数据科学领域,Python拥有较为完整的生态圈,而且入门门槛较低,因此本书主要介绍基于Python语言的数据科学实践工具。速查表既有重要的公式推导,也包含常用的代码示例。我们力图通过简炼的语言、精美的图表,展现数据科学相关技术和工具的核心技能点,帮助读者快速检索知识,提升学习和工作效率。

                        机器学习建模

                           Matplotlib

作者介绍

欧高炎   北京大学博士、博士后,博雅大数据学院院长,大数据教育联盟秘书长。中国计算机学会数据库专委会委员。

晏晓东   北京大学理学硕士,曾任北京大数据研究院数据分析师,现从事搜索及推荐算法相关工作。

高扬   芬兰阿尔托大学机器学习与数据挖掘专业硕士,博雅大数据学院数教学研发负责人。

线上课程

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