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数据科学入门读书介绍

类别 页数 译者 网友评分 年代 出版社
书籍 304页 7.0 2020 人民邮电出版社
定价 出版日期 最近访问 访问指数
69.00元 2020-02-20 … 2021-08-02 … 10
主题/类型/题材/标签
数据分析,数据科学,Python,机器学习,数据挖掘,计算机科学,计算机,CS,
作者
[美] Joel Grus      ISBN:9787115417411    原作名/别名:《Data Science from Scratch》
内容和作者简介
数据科学入门摘要

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。

通过阅读本书,你可以:

学到一堂Python速成课;

学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;

掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;

深入理解机器学习的基础;

运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;

探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。

作者简介

Joel Grus

是Google的一位软件工程师,曾于数家创业公司担任数据科学家。目前住在西雅图,专注于数据科学工作并乐此不疲。偶尔在joelgrus.com发表博客,长期活跃于Twitter @joelgrus。

本书后续版本
未发行或暂未收录
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