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数据科学优化方法(数据科学与大数据技术丛书)
『简体书』 作者:孙怡帆 出版:中国人民大学出版社 日期:2023-10-01 数据科学优化方法(数据科学与大数据技术丛书) ... |
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Python数据科学实战
『简体书』 作者:[美]Nathan George[内森?乔治] 出版:电子工业出版社 日期:2023-07-01 数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域,行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢?通过系统地学习本书和动手实践,可以满足这个需求。本书共六个部分,用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识,让读者可以轻松了解它的流程与原 ... |
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数据科学概率基础
『简体书』 作者:尹建鑫 出版:中国人民大学出版社 日期:2023-06-01 不确定性给人们带来的迷惑需要在坚实的概率论的基础上去解除。这恰好体现了概率的重要性和未来发展的方向。本书先介绍经典的概率模型、随机变量和数字特征工具,之后引入概率论的精华——大数定律和中心极限定理,正是它们揭示了随机现象背后隐藏的确定性规律。在此基础上,结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展 ... |
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数据科学的数学基础
『简体书』 作者: 出版:东南大学出版社 日期: ... |
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Effective数据科学基础设施
『简体书』 作者:[芬]维莱·图洛斯[Ville Tuulos]著 郭涛 译 出版:清华大学出版社 日期:2023-08-01 ”数据科学项目日益增多,每个项目在提出原型到生产的过程中都需要可靠的基础设施。使用《Effective数据科学基础设施》介绍的一些新技术和新工具,你将能建立一个适用于各类组织无论是初创企业还是大型企业的基础设施堆栈。 《Effective数据科学基础设施》可帮助你建立数据流程和项目工作流,为你开 ... |
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Python数据科学实战
『简体书』 作者:[俄]尤利·瓦西列夫[Yuli Vasiliev] 出版:人民邮电出版社 日期:2024-01-01 本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解 ... |
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Python数据科学基础
『简体书』 作者:[美]肯尼迪·贝尔曼[Kennedy Behrman] 出版:人民邮电出版社 日期:2024-01-01 本书首先介绍Python和Jupyter笔记本的基础知识,然后逐一介绍丰富的、与数据科学相关的Python库,并举例说明如何在实际工作中运用Python。本书将Python和数据科学融合起来,帮助读者快速入门Python并使用Python完成数据分析相关任务,是实用的快速上手教程。书中代码使用与Ju ... |
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数据科学的数学基础
『简体书』 作者:余晓晗 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2024-03-01 本书汇总了数据科学中经常使用的数学知识,包括矩阵基础、微积分、概率论和优化等,以矩阵和向量形式统一了几个内容的符号体系,系统全面地介绍了数据科学的数学基础。全书共7章,内容包括线性代数、向量空间、内积空间、矩阵分解、向量微积分、概率与分布和优化方法。本书兼顾数学表达的严谨性和知识描述的直观性,减少了 ... |
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数据科学入门(影印版)
『简体书』 作者: 出版:东南大学出版社 日期: ... |
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云计算原理(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)
『简体书』 作者:王鹏 编 出版:水利水电出版社 日期:2024-10-01 本书主要介绍云计算原理,帮助读者全面理解云计算相关内容,内容涉及云服务、云应用、云操作系统及数据中心等关键领域。 本书内容分为三大部分:第一部分(第1~2章)介绍云计算的背景知识与系统的设计原理,包括云计算的概念与特点、计算机发展史、云计算与其他技术的关系、计算机系统的关键设计原理;第二部分(第3~ ... |
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数据科学的真谛:将数据转化为信息,赋能决策与组织
『简体书』 作者:罗恩·S.科耐特[Ron S. Kenett],托马斯·C. 出版:北京大学出版社 日期:2024-12-01 数据是最有价值的资源,发掘这一价值需要超越技术本身。本书抛开数据科学技术的细节,致力于解决该主题研究中通常没有涵盖的数据科学“其余部分”的关键问题。包括确立正确问题,收集正确数据,进行正确分析,做出正确决策以及决策评估,与决策者建立信任,将数据科学团队置于正确的组织节点,以及帮助公司实现数据驱动等内 ... |
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数据科学基础——基于R与Python的实现(基于Python的数据分析丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2025-01-01 数据科学是在动态世界中不断发展变化的。本书旨在让读者掌握数据科学基础知识与技能,尽快进入理论与实践,奠定进一步发展的基础。 本书精选了5章内容。第1章为数据初等描述;第2章介绍传统统计基本思维方式,可作为参考;第3章系统深入地介绍有监督学习基础,包括回归及分类概念方法,重点介绍决策树;第4章介绍机 ... |
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Excel数据处理与分析(第二版)(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)
『简体书』 作者:张志明,邹蕾 著 出版:水利水电出版社 日期:2025-04-01 ... |
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构建大模型数据科学应用:从机器学习升级到大模型
『简体书』 作者:[美]克里斯汀·科勒[Kristen Kehrer]凯莱布· 出版:清华大学出版社 日期:2025-05-01 在两位顶尖数据科学家的引导下,你将系统了解LLM前沿技术的更新进展,学习理论知识,以最负责任的方式将LLM技术融入商业场景;将构建一个LLM驱动的应用,直观感受框架的实际运作,掌握数据版本控制、实验跟踪、模型监控和伦理等知识点。 本书旨在为不同层级的数据领域从业者提供助力,使用前沿技术与方法论,全 ... |
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数据科学
『简体书』 作者:朝乐门 编著 出版:清华大学出版社 日期:2016-08-01 ... |
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数据科学与大数据技术导论
『简体书』 作者:李实,纪明宇,于鸣 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2023-03-01 《数据科学与大数据技术导论》主要由数据科学和大数据技术两部分组成,共8章,分别为绪论,数据采集与预处理,大数据存储与管理,大数据计算框架,数据挖掘,云计算一大数据的计算,数据可视化,大数据与机器学习。 《数据科学与大数据技术导论》可以作为数据科学与大数据技术专业和人工智能专业的导论性课程教材,也可 ... |
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数据科学中的实用线性代数(影印版)
『简体书』 作者:[荷]迈克·X.科恩 出版:东南大学出版社 日期:2023-03-01 如果你想从事计算或技术领域的工作,理解线性代数是少不了的。线性代数的研究对象是矩阵及其运算,是几乎所有计算机算法和分析的数学基础。但它在几十年前的教科书中的呈现方式与专业人员如今用来解决现实世界问题的方式有很大不同。 这本来自Mike X Cohen的实用指南讲授了以Python实现的线性代数的核 ... |
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数据科学中的数学方法(英文版)
『简体书』 作者:任景莉,王海燕 出版:科学出版社 日期:2023-07-01 数据科学是建立在数学之上的。在本书中,我们将涵盖数据科学中广泛使用的数学工具,包括微积分、线性代数、优化、网络分析、概率和微分方程。特别地,本书介绍了一种基于网络分析的新方法,将大数据集成到常微分方程和偏微分方程的框架中进行数据分析和预测。本书中,我们把数学与数据科学中出现的示例和问题相结合,并展示 ... |
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KNIME数据科学案例教程
『简体书』 作者:林涛 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2023-05-01 本书以若干数据处理任务为主线,循序地引导读者使用KNIM开源数据平台。书了一些富有趣味性的数据处理案例,在一步一步解决问题的过程中,帮助读者熟悉KNME当中众多节点的使用方法,以便在其他数据任务中举一反三。本书的目的就是以KNIM平台作为组织间、人与机器之间的有效媒介,助力各行各业发掘数据资产中的 ... |
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数据科学:基本概念、技术及应用
『简体书』 作者:[美]希拉格·沙阿[Chirag Shah] 出版:机械工业出版社 日期:2023-08-01 本书以实用和可接受的方式详细介绍了数据科学领域,强调动手实践。独立于技术介绍数据科学的基本思想和相关技术,允许学生在没有强大的技术背景的情况下轻松地发展对该主题的坚定理解,并提供即使在工具和技术发生变化后仍然具有持续相关性的材料。使用流行的数据科学工具,如Python和R,这本书提供了许多实际应用的 ... |
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