数据科学原理: Chinese Edition

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· Packt Publishing Ltd
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让数据科学的学习有趣又自然;数据科学入门的概念手册和实用手册;集数据思维、概率统计基础、主流机器学习技术、应用案例和实操代码于一体的“数据科学百宝书”Key Features
  • 由浅入深,通过案例和Python代码讲解
  • 内容涵盖数据科学的全过程
Book Description数据科学家是目前最热门的职业之一。本书的目的是帮助你掌握数学、编程和商业分析的综合技能。通过本书,你将能够自信地提出并解答复杂的数据问题,从抽象和原始的统计信息发掘并完善可执行的想法。通过将数学和计算机编程技能相结合,你将踏上成为数据科学家的激动人心的旅程。 本书介绍了数据科学的全过程,包括数据准备、数据清洗,以及如何选择有效的数据挖掘策略和技巧,从而深入理解数据科学的方方面面。你将学到数学和统计学的核心知识,以及数据科学家和分析师经常使用的代码。你将了解机器学习,学会用常见的统计学模型分析稠密数据集,创建有说服力的可视化图表,并和他人交流分析结果。 本书适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手,同时也适合经验丰富的职场老手参考。What you will learn
  • 理解数据科学的五个核心步骤
  • 聪明地使用你的数据,仔细地处理它
  • 填平数学和计算机编程之间的鸿沟
  • 学会概率论、微积分,以及使用统计模型处理数据,得出切实有效的结果
  • 生成并评估简单的机器学习模型
  • 通过分析模型有效性指标,决定机器学习模型的质量
  • 通过数据可视化向他人分享见解
  • 理解机器学习模型,并使用机器学习模型进行预测,解决自己的问题
Who this book is for

如果你有基本的数学技能,但想要将它们应用到数据科学领域,或者你有良好的编程技能,但缺乏数学知识,那么这本书正是为你所写的。

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Apie autorių

Sinan Ozdemir是一名数据科学家、创业者和教育工作者。Sinan的学术生涯在约翰•霍普金斯大学(The Johns Hopkins University)渡过,主修数学专业。随后他从事教育事业,曾经在约翰•霍普金斯大学和General Assembly公司举办多次数据科学讲座。在此之后,他创立了旨在通过人工智能技术和数据科学力量帮助企业销售团队的创业公司Legion Analytics。

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