人人可懂的數(shù)據(jù)科學(xué)

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	（愛爾蘭）約翰·D.凱萊赫，布倫丹·蒂爾尼
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111637264	出版時(shí)間：	2019-10-01	包裝：
開本：		頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人人可懂的數(shù)據(jù)科學(xué)》從數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展演化史，數(shù)據(jù)科學(xué)定義，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)，隱私與道德，發(fā)展趨勢(shì)等角度，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)展開了精彩的闡述。《人人可懂的數(shù)據(jù)科學(xué)》精準(zhǔn)界定了數(shù)據(jù)科學(xué)的術(shù)語(yǔ)、任務(wù)、生命周期，并介紹了主流的數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)技術(shù)，以及決策樹、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法。同時(shí)也涵蓋隱私、數(shù)據(jù)道德等方面的話題，介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)可能引發(fā)的隱私泄露、人為歧視、不公平，以及歐盟、美國(guó)等組織或國(guó)家針對(duì)數(shù)據(jù)因素保護(hù)、數(shù)據(jù)道德的立法。

作者簡(jiǎn)介

　　約翰· D.凱萊赫（John D. Kelleher）是都柏林理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的教授以及信息、通信和娛樂研究所的學(xué)術(shù)負(fù)責(zé)人。他的研究得到了ADAPT中心的支持，該中心由愛爾蘭科學(xué)基金會(huì)（Grant 13 / RC / 2106）資助，同時(shí)也接受歐洲區(qū)域發(fā)展基金的資助。他還是《Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics》的作者之一。布倫丹·蒂爾尼（Brendan Tierney）是都柏林理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的講師，同時(shí)也是Oracle ACE 主任，還著有多本基于Oracle技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘類著作。

圖書目錄

譯者序
前言
致謝
作者簡(jiǎn)介
第1章什么是數(shù)據(jù)科學(xué)
1．1 數(shù)據(jù)科學(xué)簡(jiǎn)史
1．1．1 數(shù)據(jù)收集簡(jiǎn)史
1．1．2 數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)史
1．1．3 數(shù)據(jù)科學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展
1．2 數(shù)據(jù)科學(xué)用于何處
1．2．1 銷售和營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)科學(xué)
1．2．2 數(shù)據(jù)科學(xué)在政府中的應(yīng)用
1．2．3 數(shù)據(jù)科學(xué)在競(jìng)技體育中的應(yīng)用
1．3 為什么是現(xiàn)在
1．4 關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的神話
第2章什么是數(shù)據(jù)，什么是數(shù)據(jù)集
2．1 關(guān)于數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)
2．2 數(shù)據(jù)可以積累，而智慧不能
2．3 CRISP-DM
第3章數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)
3．1 將算法遷移至數(shù)據(jù)
3．1．1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與現(xiàn)代的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)
3．1．2 大數(shù)據(jù)架構(gòu)
3．1．3 混合數(shù)據(jù)庫(kù)世界
3．2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和集成
第4章機(jī)器學(xué)習(xí)
4．1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
4．2 學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型
4．2．1 相關(guān)性不等同于因果，但它有時(shí)非常有用
4．2．2 線性回歸
4．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
4．2．4 決策樹
4．3 數(shù)據(jù)科學(xué)中的偏差
4．4 評(píng)估模型：泛化而不是記憶
4．5 摘要
第5章標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)
5．1 誰是我們的目標(biāo)客戶（聚類）
5．2 這是欺詐嗎（異常值檢測(cè)）
5．3 你要配份炸薯?xiàng)l嗎（關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）
5．4 流失還是不流失，這是一個(gè)問題（分類）
5．5 它價(jià)值幾何（回歸）
第6章隱私與道德
6．1 商業(yè)利益與個(gè)人隱私
6．1．1 數(shù)據(jù)科學(xué)的道德啟示：畫像與歧視
6．1．2 數(shù)據(jù)科學(xué)的道德含義：創(chuàng)建一個(gè)全景監(jiān)獄
6．2 隱私保護(hù)
6．2．1 保護(hù)隱私的計(jì)算方法
6．2．2 規(guī)范數(shù)據(jù)使用和保護(hù)隱私的法律框架
6．3 通往道德的數(shù)據(jù)科學(xué)之路
第7章未來趨勢(shì)與成功準(zhǔn)則
7．1 醫(yī)療數(shù)據(jù)科學(xué)
7．2 智慧城市
7．3 數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目準(zhǔn)則：為什么會(huì)成功或失敗
7．4 終極思考
術(shù)語(yǔ)表
延伸閱讀
參考文獻(xiàn)