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CDA一级认证教材：商业数据分析（第4版）
『简体书』 作者：CDA数据科学研究院 出版：电子工业出版社 日期：2025-07-01 本书作为 CDA 一级认证教材，打破传统的学院派知识整合模式，从 EDIT（探索、诊断、指导和工具）数字化模型的角度进行叙述，在传授知识理念的同时，还讲解了进行商业数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到将企业分析模型与数据分析方法相结合、使用科学的方式进行数据分析的教学目标。 本教材整体分为三篇，分别是原理篇、 ... |
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CDA二级认证教材：量化策略分析（第4版）
『简体书』 作者：CDA数据科学研究院 出版：电子工业出版社 日期：2025-07-01 本书作为 CDA 二级认证教材，打破传统的学院派知识整合模式，按照 EDIT（探索、诊断、指导和工具）企业数字化模型的结构进行叙述，在学习知识理念的同时讲解了在进行运营策略数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到业务宏观分析与客户微观洞察相融合、使用科学的方式进行数据分析的教学目标。 本教材整体分为三大模块，分别 ... |
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CDA一级认证教材—精益业务数据分析
『简体书』 作者：CDA 数据科学研究院 出版：电子工业出版社 日期：2022-11-01 本书是企业业务数据分析方法的集大成著作，由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编著而成。书中内容源自对各行业领军企业实际业务数据分析技能需求的提炼及总结，这些企业包括但不限于京东、阿里巴巴、腾讯、百度、德勤、毕马威、IBM、微软、GrowingIO 等。全书由八大部分构成：绪论 ... |
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CDA二级认证教材-商业策略数据分析
『简体书』 作者：CDA 数据科学研究院 出版：电子工业出版社 日期：2023-02-01 本书作为CDA LEVEL Ⅱ考试教材，打破传统的知识整合模式，从EDIT（探索、诊断、指导和工具）数字化工作模型的角度进行讲解，在介绍知识概念的同时，还讲解了在进行商业策略数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到业务宏观分析与用户微观洞察相结合、使用科学的方式进行数据分析的教学目标。 本书分为六部分，分别讲解数 ... |
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Python大学教程：面向计算机科学和数据科学
『简体书』 作者：Python大学教程：面向计算机科学和数据科学 出版：机械工业出版社 日期：2022-03-01 本书提供了一种独特的方法来讲解Python编程入门，内容符合新的ACMIEEECS和相关的计算课程倡议，以及由美国国家科学基金会赞助的数据科学本科课程。内容涵盖了新的主题和应用的覆盖面，模块化架构使教师能够方便地调整文本，适应课程需求。通过本书，你将学习：538个案例研究，471道练习题和项目，557道自我测验题。基于 ... |
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数据科学与工程专业人才培养方案与核心课程体系
『简体书』 作者：数据科学与工程专业建设协作组 出版：高等教育出版社 日期：2020-06-01 数据科学与工程专业协作组由华东师范大学发起，全国多所高校联合成立，旨在商讨并制定一套统一的大数据技术专业培养目标和课程体系，本书即为协作组的工作成果。本书首先确立了数据专业的人才培养目标培养学生运用数据为业务赋能的能力，基于该培养目标深入讨论了大数据技术专业的核心课程设置。协作组将数据科学与工程导论、数据科学与工程的数 ... |
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数据科学
『简体书』 作者：朝乐门 出版：清华大学出版社 日期：2024-06-01 《数据科学》（第2版）是一部系统阐述数据科学理论与实践的入门教材，内容与时俱进，联系实际，致力于将最新的数据科学动 态、国内外名校的教学经验，以及当前社会对数据科学人才的需求整合到内容中，同时融入思政教育内容，彰显中国 特色。 本书共7 章，主要内容包括数据科学的术语与理念、流程与活动、方法与技术、社会及人文、产 ... |
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商务智能与数据科学
『简体书』 作者：胡涵清 出版：中国城市出版社 日期：2024-06-01 商务智能（Business Intelligence，BI）作为信息技术和数据科学领域的关键分支，正在迅速成为企业决策和战略制定的核心。随着信息技术的蓬勃发展，企业面临着愈发庞大和复杂的数据挑战。《商务智能与数据科学》旨在为读者提供深入了解商务智能及数据科学领域的全面指南。我们希望读者通过学习本书，能够全面了解商务智能 ... |
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数据科学的统计学方法
『简体书』 作者：唐年胜 崔恒建 朱仲义 陈敏 耿 出版：高等教育出版社 日期：2024-07-01 本书是为数据科学与大数据技术专业编写的统计学基础课教材，主要内容包括探索性数据分析、统计推断的估计方法、统计假设检验、数据获取与抽样调查、试验设计与因果推断简介等。全书首先从统计的基本规范谈起，讲述数据的信息汇总，并直观呈现；然后讲述统计推断内容，将数据提升到分布层面；最后讲述获取数据的两种方式，并嵌入因果推断知识。本 ... |
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数据科学导论
『简体书』 作者：张旗、魏惠梅 出版：清华大学出版社 日期：2024-09-01 本书是一本集“数据思维训练、数据能力培养、批判性思维实践”于一体的关于数据科学的引导性图书，以循序渐进引发读者自主思考与探究为宗旨，在建立数据思维的同时，注重逻辑思维、批判性思维能力的提升。 本书共4篇。第1篇“数据思维”，从数据科学的“道”出发，探究数据科学的起源、数据思维的特点、DIKW模型及其应用； 第2篇“数 ... |
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数据科学工程实践
『简体书』 作者：郭继东 等 出版：电子工业出版社 日期：2024-09-01 本书是高等学校开设数据科学导论或工程实践等课程的配套用书。本书不仅介绍了数据科学的基础知识，还特别引入了探索性数据分析流程的相关内容，主要包括实践平台配置、数据预处理、数据存储与管理、探索性数据分析、单模型学习算法、集成学习算法和数据可视化等；精心设计其中的函数应用实践和综合应用实践，前者聚焦具体函数的解释和应用，后者 ... |
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数据科学导论（第4版）
『简体书』 作者：杨旭，薛静锋，丁刚毅 编 出版：北京理工大学出版社 日期：2024-05-01 数据科学导论（第4版）主要介绍数据科学相关领域知识，在前序版本的基础上，重点阐述增加智能有关内容，聚焦数据和智能的交叉融合，体现“数智赋能”这一未来重大导向。 本书围绕建设“制造强国”和“网络强国”的需求，重点强调对学生技术能力和创新思维的培养，重点围绕“数据智能，赋能未来”这个核心思想，将整本教材分为四大篇章，先 ... |
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教育学中的数据科学
『简体书』 作者：欧阳璠 出版：浙江大学出版社 日期：2024-12-01 《教育学中的数据科学》介绍了三个教育学中的数据科学的基本应用领域，分别是学习分析、教育数据挖掘和人工智能教育，阐述了这三个领域中的概念、技术、教学和研究应用，以及这三个领域面临的问题和发展趋势，旨在促进数据科学驱动的教育实践及研究。 ... |
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医学数据科学
『简体书』 作者： 出版：四川大学出版社 日期： ... |
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数据科学讲义
『简体书』 作者：杨志坚，焦雨领，吕锡亮 出版：科学出版社 日期：2025-01-01 《数据科学讲义》系统地介绍了数据科学中的核心理论与实践方法，为读者理解和应用这些技术提供了坚实的基础。《数据科学讲义》涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习的内容。其中，监督学习包括理论框架、线性模型、核方法、神经网络以及一阶优化方法。无监督学习涉及聚类分析、主成分分析和生成学习方法。强化学习提供对相关内容的深入探讨。 ... |
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数据科学面试通关
『简体书』 作者：[美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 出版：清华大学出版社 日期：2025-04-01 《数据科学面试通关》详细阐述了与数据科学面试相关的基本解决方案，主要包括探索现代数据科学领域、在数据科学领域寻找工作、 Python编程、数据可视化与数据叙述、使用 SQL查询数据库、 Linux中的 Shell和 Bash脚本编写、使用 Git进行版本控制、用概率和统计挖掘数据、理解特征工程和为建模准备数据、精通机器 ... |
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数据科学与工程实战
『简体书』 作者：王昌栋，赖剑煌 出版：科学出版社 日期：2025-02-01 《数据科学与工程实战》是一本全面介绍数据科学理论与实践的综合性教材，旨在向读者展示如何在多样化的数据环境中应用数据科学技术以解决复杂的实际问题。《数据科学与工程实战》的主要内容分为以下两部分：第一部分（第1、2章）主要介绍数据科学与工程的背景、定义、原则和基本概念，以及数据科学基础理论；第二部分（第3～7章）介绍高级应 ... |
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大数据与数据科学基础
『简体书』 作者：宋晏、段世红 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 ”本书旨在为人工智能通识教育奠定基础，采用Python语言展开数据科学的实践。全书共9章，主要内容包括大数据与数据科学导论、Python语言基础、NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化、机器学习基础、回归分析、分类分析、集成学习。本书聚焦结构化数据分析，利用机器学习作为核心研究方法，致力于在多个应用 ... |
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数据科学导论
『简体书』 作者：黄晓林 主编，刘斌 副主编，刘钦、陈颖、葛云 编著 出版：清华大学出版社 日期：2025-07-01 本书是对数据科学的导论性介绍，力求简洁、易懂，包含了丰富的案例。本书可作为 高等院从数据科学的“科学”性出发，着重介绍数据科学项目的规范化流程以及各步骤所涉及的数据科学基本概念与原理。全书共包含六大部分:问题与目标、数据获取、Python基础、探索性数据分析、建模与性能评估、结果展示。 本书可作为大专院校数据科 ... |
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数据科学与工程数学基础
『简体书』 作者：黄定江 出版：华东师范大学出版社 日期：2024-09-01 《数据科学与工程数学基础》主要介绍数据驱动的机器学习和人工智能建模与计算所依赖的数学基础，包括: 数值线性代数、概率论、信息论基础及概率模型估计、最优化方法等。本书可以作为数值线性代数、概率论与信息论、最优化方法等基础的参考读物。此外，对于像数学系更关注理论的课程，本书可以作为辅助教材，它提供了一些简单的实际例子。 ... |
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