数据科学实战

作者:Rachel Schutt

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数据科学实战

作者:Rachel Schutt

类别:数据科学实战属于科普学习作品

最后更新:2024-01-13 12:51:00

最新章节:16.5 对于职业生涯的建议

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数据科学实战由网友Rachel Schutt创作,数据科学实战是一本优秀的科普学习书籍。数据科学实战简介:《数据科学实战》脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义,它界定了数据科学的研究范畴,是一本注重人文精神,多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南,堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题,内容包括:数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外,本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。 数据科学实战txt下载 数据科学实战笔趣阁 数据科学实战顶点 数据科学实战快眼 数据科学实战sodu 数据科学实战Rachel Schutt 海贼:居然在二次元起点修仙 SQL反模式 是狼不是狗 SQL必知必会 斗破:开局绑定萧薰儿,十倍反馈 Spark快速大数据分析 数据科学入门 从五雷神火令开始:捕快修仙 Python数据挖掘入门与实践 御兽:那一定要最养眼的宠兽!

《数据科学实战》全文阅读

前言
本书的起源
目标读者
致谢
第 1 章 简介:什么是数据科学
1.2 冲出迷雾
1.3 为什么是现在
1.4 数据科学的现状和历史
1.5 数据科学的知识结构
1.6 思维实验: 元定义
1.7 什么是数据科学家
第 2 章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
2.2 探索性数据分析
2.3 数据科学的工作流程
2.4 思维实验:如何模拟混沌
2.5 案例学习:RealDirect
第 3 章 算法
3.1 机器学习算法
3.2 三大基本算法
3.3 练习:机器学习算法基础
第 4 章 垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
4.2 朴素贝叶斯模型
4.3 拉普拉斯平滑法
4.4 对比朴素贝叶斯和k 近邻
4.5 Bash代码示例
4.6 网页抓取:API和其他工具
4.7 Jake的练习题:文章分类问题中的朴素贝叶斯模型
第 5 章 逻辑回归
5.2 分类器
5.3 逻辑回归:一个来自M6D的真实案例研究
5.4 练习题
第 6 章 时间戳数据与金融建模
6.2 时间戳
6.3 轮到Cathy O'Neill了
6.4 思维实验
6.5 金融建模
6.6 练习:GetGlue提供的时间戳数据
第 7 章 从数据到结论
7.2 Kaggle模式
7.3 思维实验:关于作业自动评分系统
7.4 特征选择
7.5 David Huffaker:谷歌社会学研究的新方法
第 8 章 构建面向大量用户的推荐引擎
8.1 一个真实的推荐引擎
8.2 思维实验:如何过滤模型中的泡沫
8.3 练习:搭建自己的推荐系统
第 9 章 数据可视化与欺诈侦测
9.2 到底什么是数据科学
9.3 一个数据可视化的方案实例
9.4 Mark的数据可视化项目
9.5 数据科学和风险
9.6 数据可视化在Square
9.7 Ian的思维实验
第 10 章 社交网络与数据新闻学
10.1 Morning Analytics与社交网络
10.2 社交网络分析
10.3 关于社交网络分析的相关术语
10.4 思维实验
10.5 Morningside Analytics
10.6 从统计学的角度看社交网络分析
10.7 数据新闻学
第 11 章 因果关系研究
11.1 相关性并不代表因果关系
11.2 OK Cupid的发现
11.3 黄金准则:随机化临床实验
11.4 A/B 测试
11.5 退一步求其次:关于观察性研究
11.6 三个小建议
第 12 章 流行病学
12.2 思维实验
12.3 统计学在现代
12.4 医学文献与观察性研究
12.5 分层法不解决干扰因子的问题
12.6 就没有更好的办法吗
12.7 研究性实验(OMOP)
12.8 最后的思维实验
第 13 章 从竞赛中学到的:数据泄漏和模型评价
13.1 Claudia作为数据科学家的知识结构
13.2 数据挖掘竞赛
13.3 如何成为出色的建模者
13.4 数据泄漏
13.5 如何避免数据泄漏
13.6 模型评价
13.7 如何选择算法
13.8 最后一个例子
第 14 章 数据工程:MapReduce、Pregel、Hadoop
14.1 关于David Crawshaw
14.2 思维实验
14.3 MapReduce
14.4 单词频率问题
14.5 其他MapReduce案例
14.6 Pregel
14.7 关于Josh Wills
14.8 思维实验
14.9 给数据科学家的话
14.10 算算Hadoop的经济账
14.11 Josh的工作流程
14.12 如何开始使用Hadoop
第 15 章 听听学生们怎么说
15.2 不再简单
15.3 援助之手
15.4 殊途同归
15.5 逢山开路,遇水架桥
15.6 作品展示
第 16 章 下一代数据科学家、自大狂和职业道德
16.2 什么是数据科学(再问一次)
16.3 谁是下一代的数据科学家
16.4 做一个有道德感的数据科学家
16.5 对于职业生涯的建议
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