數據科學導論 (第4版) 楊旭 薛靜鋒 丁剛毅 9787576340341 【台灣高等教育出版社】

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書名：數據科學導論 (第4版)
ISBN：9787576340341
出版社：北京理工大學
著編譯者：楊旭 薛靜鋒 丁剛毅
頁數：376
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1696828
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內容簡介

《數據科學導論（第4版）》主要介紹數據科學相關領域知識，在前序版本的基礎上，重點闡述增加智能有關內容，聚焦數據和智能的交叉融合，體現「數智賦能」這一未來重大導向。 本書圍繞建設「製造強國」和「網路強國」的需求，重點強調對學生技術能力和創新思維的培養，重點圍繞「數據智能，賦能未來」這個核心思想，將整本教材分為四大篇章，先分別闡述數據和智能的一些基礎理論，再結合應用和案例來討論兩者的融合和交叉，最後對數智賦能的未來形態、業態作一番暢想。 本書既可以用作電子信息類、計算機類、經濟管理類、工商管理類本科生的課程用書，也可作為大眾科普讀物。

目錄

第1章 引論
1 1 序言
1 2 本書結構
第2章 數據與大數據
2 1 數據的定義
2 1 1 數據的定義
2 1 2 其他相關概念
2 2 大數據的概念
2 3 大數據的4V特性
2 3 1 體量(Volume)
2 3 2 多樣性(Variety)
2 3 3 價值／真實性(Value／Veracity)
2 3 4 速度(Velocitv)
2 3 5 對4V特性的體會
2 4 數據簡史
2 5 大數據時代
2 5 1 大數據時代的來臨
2 5 2 大數據的產生根源
2 5 3 大數據時代帶來的挑戰
第3章 數據科學
3 1 數據科學簡述
3 1 1 數據科學的定義
3 1 2 數據科學的由來
3 1 3 數據科學的研究範疇
3 2 數據科學的研究方法
3 2 1 範式和範式的演化過程
3 2 2 第四範式興起的社會根源
3 2 3 數據科學研究的一般流程
第4章 數據科學的研究方法
4 1 數據的類型
4 2 數據的獲取
4 2 1 網路爬蟲的一般框架
4 2 2 網頁遍歷策略
4 2 3 鏈接分析&PageRank演算法
4 2 4 更新策略
4 3 數據的預處理
4 3 1 數據預處理的目的
4 3 2 數據清洗
4 3 3 數據集成
4 3 4 數據變換
4 3 5 數據歸約
4 4 數據的存儲
4 4 1 數據存儲的發展
4 4 2 大數據對存儲帶來的挑戰
4 4 3 雲存儲方式
4 5 數據的管理
4 5 1 數據管理的發展階段
4 5 2 大數據時代數據管理的特點
4 5 3 非關係型資料庫
4 5 4 開源的NoSOL資料庫軟體
4 6 數據的處理
4 6 1 Hadoop概述
4 6 2 HDFS架構
4 6 3 MapReduce并行框架
4 6 4 MaDReduce的編程實例
4 6 5 Spark
4 7 數據的可視化
4 7 1 概述
4 7 2 數據可視化的重要性
4 7 3 可視化的基本原則一最大化數據一墨水
4 7 4 可視化工具
第5章 智能
5 1 智能的定義
5 2 智能的表現形式
5 2 1 感知
5 2 2 注意
5 2 3 記憶
5 2 4 決策
5 2 5 意識
5 3 人工智慧
5 4 人工智慧的主要學派
5 4 1 符號主義
5 4 2 聯結主義
5 4 3 行為主義
5 5 人工智慧的研究簡史
5 5 1 起步發展期：1943年——20世紀60年代
5 5 2 反思發展期：20世紀70年代
5 5 3 應用發展期：20世紀80年代
5 5 4 平穩發展期：20世紀90年代—2010年
5 5 5 蓬勃發展期：2011年至今
第6章 經典人工智慧技術
6 1 傳統機器學習技術
6 1 1 線性模型
6 1 2 決策樹
6 1 3 支持向量機
6 1 4 貝葉斯模型
6 1 5 集成學習
6 1 6 聚類
6 2 人工神經網路
6 2 1 概述
6 2 2 感知機模型
6 2 3 誤差逆傳播演算法
6 3 深度學習
6 3 1 卷積神經網路
6 3 2 循環神經網路
6 3 3 Transformer與注意力機制
6 4 強化學習
6 4 1 Q-leaming
6 4 2 SARSA
6 4 3 Actor—Critic
第7章 智能輔助的數據運用新模式
7 1 關聯分析
7 1 1 啤酒與尿布——商品的關聯性分析
7 1 2 亞馬遜——個性化推薦
7 1 3 潘多拉音樂組計劃——標籤系統的運用
7 1 4 塔吉特——大數據營銷
7 2 趨勢預測
7 2 1 「搜索+比價」
7 2 2 Twitter與股票量化分析
7 2 3 疾病預測與預警
7 2 4 電影票房預測
7 2 5 奧斯卡預測
7 3 決策支持
7 3 1 《紙牌屋》——數據化決策
7 3 2 大數據助力美國大選
7 3 3 「全球脈搏計劃」——大數據助力民生決策
7 3 4 大數據助力醫療決策
7 3 5 大數據輔助行車路線優化
7 4 模式創新
7 4 1 大數據反恐
7 4 2 利用大數據打擊犯罪
7 4 3 大數據與破案
7 4 4 大數據助力智慧城市建設
7 4 5 大數據幫助尋根問祖
7 4 6 基於醫保大數據的精準醫保基金監管
第8章 數據驅動的人工智慧新業態
8 1 「大」模型
8 1 1 概述
8 1 2 BERT
8 1 3 ChatGPT
8 1 4 Sora
8 1 5 大模型的網路安全問題
8 2 知識圖譜
8 2 1 概述
8 2 2 知識圖譜構建技術
8 2 3 知識圖譜的研究現狀
8 3 數據驅動的類腦智能
8 3 1 概述
8 3 2 發展歷史
8 3 3 類腦晶元架構
8 3 4 脈衝神經網路
8 3 5 展望未來
8 4 可解釋的因果學習
8 4 1 人工智慧的可解釋性
8 4 2 因果之梯
8 4 3 因果發現
8 4 4 因果推斷
8 4 5 因果學習的研究情況分析
第9章 數據＆智能，賦能未來
9 1 智慧城市
9 1 1 概述
9 1 2 數據智能與智慧城市
9 1 3 智慧城市案例
9 2 智慧醫療
9 2 1 概述
9 2 2 智慧醫療的範疇
9 2 3 數據智能助力智慧醫療
9 2
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