數據科學通識導論 臧勁松 劉麗霞 9787113318543 【台灣高等教育出版社】

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書名：數據科學通識導論
ISBN：9787113318543
出版社：中國鐵道
著編譯者：臧勁松 劉麗霞
頁數：203
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735294
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編輯推薦

（1）兼顧理論與實踐：本書不僅論述數據科學的基本概念、原則和方法，還介紹了具體的平台和工具，以及數據科學的豐富案例和具體領域的實踐。這種設計使得學習者不僅易於理解理論，還有助於將理論應用於實踐。 （2）案例式、形象化論述：為避免陷入數學公式的複雜推導過程，本書採用直觀的案例、形象化的圖形等手段，通過淺顯易懂的語言，深入淺出地進行論述，使得內容不枯燥，以方便學習者迅速掌握概念和技術的要領。 （3）實踐與案例驅動：通過大量案例和項目，使學習者能夠採用數據科學的方法解決實際問題，強調動手實踐的重要性。 （4）配有微視頻，掃描書中的二維碼即可觀看，方便讀者自學。

內容簡介

本書根據高等院校數據科學通識課程的教學需求編寫，著重培養學生的數據意識、數據思維和數據能力，深入闡述了數據科學的核心理論與實踐應用。全書共分9章，包括數據科學概論、Python與數據科學、數組的統計分析、數據清洗與統計、可視化數據挖掘、Web應用框架、文本數據處理、機器學習以及大數據技術。 為確保讀者能夠輕鬆掌握數據分析技能，本書採用當前流行的Python語言，通過實際案例演示各個數據分析過程，力求內容深入淺出，既方便讀者快速上手，還能幫助他們在實踐中不斷鞏固和加深所學知識。 本書適合作為高等院校理工科各專業平台課教材，也可作為各專業的數據科學通識課程教材，對於對數據科學有濃厚興趣的讀者，也是一本不可多得的參考書。

目錄

第1章 數據科學概論
1 1 數據科學的定位
1 1 1 數據和大數據
1 1 2 數據科學理論基礎
1 1 3 數據科學家
1 2 工具軟體
1 2 1 常用Python軟體簡介
1 2 2 Jupyter Notebook軟體
1 3 數據處理流程
1 3 1 傳統的數據處理流程
1 3 2 數據科學的數據處理流程
拓展與練習
第2章 Python與數據科學
2 1 Python基礎語法
2 1 1 標識符與變數
2 1 2 運算符和表達式
2 1 3 程序流程式控制制
2 2 Python內置數據類型
2 2 1 數值類型
2 2 2 組合類型
2 3 函數
2 3 1 函數的定義與調用
2 3 2 參數傳遞
2 3 3 匿名函數
2 4 模塊
2 4 1 模塊的導入和使用
2 4 2 常用內置模塊
2 5 綜合案例
拓展與練習
第3章 數組的統計分析
3 1 創建數組對象
3 1 1 創建一維數組
3 1 2 創建二維數組
3 2 屬性和切片
3 2 1 常用屬性
3 2 2 切片
3 3 常用函數
3 3 1 數學函數
3 3 2 統計函數
3 4 綜合案例
拓展與練習
第4章 數據清洗與統計
4 1 數據採集
4 1 1 數據來源概述
4 1 2 簡單爬蟲示例
4 2 Pandas數據結構
4 2 1 Series對象
4 2 2 DataFrame數據
4 3 數據導入——基於Pandas庫
4 3 1 讀寫CSV文件和TXT文件
4 3 2 讀寫Excel文件
4 3 3 讀寫JSON文件
4 4 數據的清洗與預處理
4 4 1 缺失值處理
4 4 2 異常值檢測與處理
4 4 3 檢測與處理重複數據
4 4 4 數據轉換
4 5 數據的規整化
4 5 1 數據排序與索引
4 5 2 數據合併與連接
4 6 數據的統計分析
4 6 1 通用函數與運算
4 6 2 統計函數
4 6 3 相關性分析
4 7 綜合案例
拓展與練習
第5章 可視化數據挖掘
5 1 數據可視化基礎
5 1 1 Pandas數據可視化
5 1 2 Matplotlib繪圖基礎
5 2 繪製常用圖形
5 2 1 認識基本圖表類型
5 2 2 常用圖形繪製
5 3 動態互動式圖表
5 4 綜合案例
拓展與練習
第6章 Web應用框架
6 1 Python的Web開發
6 1 1 Web開發原理
6 1 2 框架和步驟
6 2 Flask框架
6 2 1 基礎應用
6 2 2 項目配置文件
6 3 Django框架
6 3 1 環境準備
6 3 2 基礎應用
6 4 綜合案例
拓展與練習
第7章 文本數據處理
7 1 文本處理概述
7 1 1 文本處理的常見任務
7 1 2 文本處理的基本步驟
7 2 中文文本處理
7 2 1 中文分詞
7 2 2 中文分詞庫Jieba
7 3 綜合案例
拓展與練習
第8章 機器學習
8 1 機器學習概述
8 1 1 機器學習與人工智能
8 1 2 機器學習的分類
8 2 回歸模型
8 2 1 原理與實現
8 2 2 應用案例
8 3 分類模型
8 3 1 原理與實現
8 3 2 應用案例
8 4 聚類分析
8 4 1 原理與實現
8 4 2 應用案例
8 5 強化學習
8 5 1 原理與實現
8 5 2 應用案例
拓展與練習
第9章 大數據技術
9 1 大數據技術概述
9 1 1 大數據的概念
9 1 2 大數據的相關技術
9 1 3 大數據服務平台
9 1 4 大數據的計算模式
9 2 Hadoop及其生態系統
9 2 1 Hadoop概述
9 2 2 Hadoop的核心組件
9 2 3 Hadoop生態系統
9 3 Spark及其生態系統
9 3 1 Spark概述
9 3 2 Spark生態系統
9 3 3 Spark的部署和應用
9 3 4 綜合案例
拓展與練習
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