数据科学入门
高蓉, 韩波 著
出版时间:2016年03月
页数:284
介绍数据科学基本知识的重量级读本,Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
· 简单介绍Python
· 回顾一下线性几何、统计和概率知识,了解搞数据科学的时候怎么使用它们
· 收集、探索、清理、转换和操作数据
· 了解机器学习的基本知识
· 实现K近邻、朴素贝叶斯、线性及逻辑回归、决策树、神经网络及聚类等模型
· 探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce,还有数据库
本书基于易于理解且具有数据科学相关的丰富的库的Python语言环境,从零开始讲解数据科学工作。具体内容包括:Python速成,可视化数据,线性代数,统计,概率,假设与推断,梯度下降法,如何获取数据,k近邻法,朴素贝叶斯算法,等等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念,详细展示了什么是数据科学。
书名:数据科学入门
译者:高蓉, 韩波 著
国内出版社:人民邮电出版社
出版时间:2016年03月
页数:284
书号:978-7-115-41741-1
原版书书名:Data Science from Scratch
原版书出版商:O'Reilly Media
Joel Grus
乔尔·格鲁斯(Joel Grus),Capital Group公司的首席机器学习工程师, 担任过艾伦研究所的人工智能研发工程师以及谷歌公司的软件工程师,还曾在多家创业公司担任数据科学家。