包郵 數據科學導引 歐高炎 硃占星 董彬 鄂維南著 高等教育齣版社 預售 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040489118

商品編碼：22281081716

基本信息
書    名	預售 數據科學導引
外文書名		齣版社	高等教育齣版社
作    者	歐高炎 硃占星 董彬 鄂維南	原作者
齣版時間	2017.12	I S B N	9787040489118
套裝書	否	引進版	否
裝    幀	平裝	版    次	1
字    數	(韆字)	配套資源
頁    數		開    本	16開
叢書係列
重點項目	在版

《數據科學導引》：引領探索數據奧秘的智慧之門 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和科技創新的核心要素。從精準的醫療診斷到智能的城市管理，從個性化的産品推薦到前沿的科學研究，數據科學的影響無處不在，深刻地改變著我們認識世界和改造世界的方式。《數據科學導引》正是這樣一本應運而生的著作，它旨在為廣大讀者，特彆是對數據科學充滿好奇和熱情的初學者，提供一條清晰、係統且富有啓發性的學習路徑，幫助大傢掌握解鎖數據價值的鑰匙。 本書由數位在數據科學領域享有盛譽的專傢學者——歐高炎、硃占星、董彬、鄂維南——聯袂撰寫，傾注瞭他們深厚的學術造詣和豐富的實踐經驗。他們以嚴謹的治學態度和深入淺齣的講解方式，將數據科學這一龐大而復雜的領域，拆解成易於理解的模塊，逐步引導讀者構建起紮實的理論基礎和實用的操作技能。 《數據科學導引》並非一本簡單的技術手冊，它更側重於培養讀者的數據思維和解決問題的能力。書中，作者們精心挑選瞭數據科學的核心概念和關鍵技術，力求在理論深度與實踐廣度之間取得平衡。它將帶領讀者穿越數據采集、清洗、探索性分析、模型構建、評估與部署等數據生命周期的各個環節，讓讀者深刻理解數據價值的産生過程。 內容亮點與結構解析： 本書的編排結構清晰，邏輯嚴謹，旨在為讀者提供一個循序漸進的學習體驗。 數據科學的宏觀視角： 開篇，本書將為讀者勾勒齣數據科學的整體圖景。我們將探討數據科學的定義、發展曆程、應用領域以及它在當今社會中的重要性。這部分內容將幫助讀者建立起對數據科學的整體認知，理解其跨學科的本質，以及它如何融閤數學、統計學、計算機科學、領域知識等多個學科的力量。 數據驅動的思維模式： 深入理解數據不僅僅是掌握技術，更重要的是培養一種數據驅動的思維模式。本書將引導讀者思考如何從海量數據中發現問題、提齣假設，並設計實驗來驗證這些假設。我們將學習如何批判性地評估數據質量，如何識彆數據中的偏見，以及如何以負責任的方式使用數據。 核心概念與技術精講： 接下來，本書將聚焦於數據科學的核心概念和關鍵技術。讀者將深入學習： 數據預處理： 如何有效地采集、清洗、轉換和整閤來自不同來源的數據，這是數據分析的第一步，也是至關重要的一步。我們將學習處理缺失值、異常值、數據類型轉換、特徵編碼等技術。 探索性數據分析 (EDA)： 如何通過可視化和統計方法來理解數據的分布、識彆模式、發現關聯，以及檢驗假設。本書將介紹多種常用的可視化工具和統計技術，幫助讀者從數據中提取有價值的見解。 機器學習基礎： 機器學習是數據科學的核心驅動力之一。本書將係統介紹監督學習（如迴歸、分類）、無監督學習（如聚類、降維）等基本概念和常用算法。我們將深入理解模型的原理、訓練過程、以及如何選擇閤適的模型來解決實際問題。 模型評估與優化： 如何科學地評估模型的性能，如何避免過擬閤和欠擬閤，以及如何通過調參和特徵工程來優化模型。這部分內容將教會讀者如何區分模型的優劣，並不斷提升模型的準確性和魯棒性。 實際應用案例與代碼示例： 理論學習需要與實踐相結閤。本書將穿插豐富的實際應用案例，覆蓋商業分析、科學研究、社會治理等多個領域。通過這些案例，讀者可以直觀地瞭解數據科學是如何解決現實世界中的復雜問題的。同時，書中還將提供清晰的代碼示例（可能涉及Python等主流數據科學編程語言），幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力，親手實踐數據分析過程。 進階方嚮的啓示： 在為讀者打下堅實基礎後，本書還會對數據科學的進階方嚮進行展望，例如深度學習、大數據技術、自然語言處理、計算機視覺等，為讀者未來的深入學習和研究提供方嚮和啓示。 為何選擇《數據科學導引》？ 權威專傢團隊： 由歐高炎、硃占星、董彬、鄂維南等資深專傢撰寫，內容質量有保障，觀點專業且前沿。 係統性與條理性： 結構清晰，內容全麵，從宏觀到微觀，層層遞進，適閤初學者建立完整的知識體係。 理論與實踐並重： 既有紮實的理論講解，又有豐富的案例和代碼示例，幫助讀者將知識轉化為技能。 培養數據思維： 不僅教授技術，更注重培養讀者的數據洞察力和解決問題的能力。 麵嚮未來： 緊跟數據科學發展前沿，為讀者未來的學習和職業發展奠定堅實基礎。 無論您是希望踏入數據科學領域的學生，還是希望提升數據分析能力的從業者，亦或是對數據驅動的未來充滿好奇的探索者，《數據科學導引》都將是您不可或缺的智慧夥伴。它將點亮您探索數據世界的道路，幫助您在這個充滿機遇與挑戰的時代，掌握改變未來的力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學領域充滿好奇的初學者，我一直渴望能有一本係統、易懂的入門書籍來指引我前行的方嚮。偶然間，我看到瞭《數據科學導引》這本書的預售信息，書名本身就充滿瞭吸引力，尤其是“導引”二字，暗示著它將為我這樣的小白提供清晰的路綫圖。我查閱瞭一下作者信息，歐高炎、硃占星、董彬、鄂維南，這些名字在科學界和數據科學界都頗有名望，由他們聯閤著述，無疑為本書的學術深度和前沿性提供瞭強大的保障。高等教育齣版社的齣版也讓我對其內容的嚴謹性和權威性有瞭更高的期待。雖然我還沒有拿到實體書，但僅憑這些信息，我腦海中已經勾勒齣瞭一幅學習的藍圖。我設想這本書會從數據科學的核心概念講起，比如什麼是數據、數據的類型、數據是如何産生的，以及數據在現代社會中的重要性。我希望它能清晰地解釋數據科學與其他相關學科，如統計學、計算機科學、機器學習之間的聯係與區彆，幫助我建立起對整個領域的宏觀認知。同時，作為一本“導引”，它應該會循序漸進地介紹數據科學的學習路徑，從基礎的數學知識（可能涉及綫性代數、概率論、微積分等）到編程工具（如Python、R）的使用，再到數據分析、數據可視化、模型構建等關鍵環節。我特彆期待書中能有一些生動的案例，通過實際問題的解決過程來闡述抽象的概念，這樣不僅能加深理解，還能激發學習的興趣。我希望作者們能夠用通俗易懂的語言，避免過多的專業術語，或者在必要時提供詳細的解釋，讓非科班齣身的我也能輕鬆入門。這本書能否成為我數據科學學習的“敲門磚”，我充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對知識充滿渴望的職場人士，我深知掌握前沿技術的重要性。《數據科學導引》這本書的齣現，對我來說無疑是一次絕佳的學習契機。盡管我沒有深厚的數理背景，但我堅信這本書能夠為我提供一條清晰的學習路徑。我預感這本書會首先為我們構建一個堅實的理論基礎，解釋數據科學的本質是什麼，它與我們日常工作中遇到的數據有什麼不同，以及為什麼學習數據科學能夠提升我們的工作效率和決策能力。我希望書中能夠提供一些關於數據采集和預處理的詳細指導，因為在我看來，數據的質量直接決定瞭後續分析的有效性。我希望能夠學習到如何從各種來源獲取數據，如何處理數據中的重復項、缺失值、格式不統一等問題，以及如何進行必要的數據轉換和規範化。這些都是在實際工作中非常棘手的問題，如果能從書中得到係統的解決方案，將對我意義重大。此外，我對數據分析和建模部分充滿瞭期待。我希望書中能夠介紹一些常用的數據分析方法和統計技術，比如描述性統計、推斷性統計，以及如何利用這些方法來探索數據的特徵和規律。更重要的是，我希望能夠學習到如何構建預測模型，比如如何選擇閤適的模型、如何訓練模型、如何評估模型的準確性，以及如何將模型應用於實際業務場景中。我希望書中能夠提供一些代碼示例，最好是使用當下流行的數據科學編程語言，例如Python，這樣我就可以邊學邊練，將理論知識轉化為實踐技能。這本書能否成為我職業發展道路上的“助推器”，我拭目以待。

評分☆☆☆☆☆

我對《數據科學導引》這本書充滿瞭美好的憧憬，因為我對這個快速發展的領域充滿瞭好奇，但又感到一絲迷茫。歐高炎、硃占星、董彬、鄂維南這幾位學者的名字，讓我對書籍的質量充滿信心。我設想這本書會從一個非常宏觀的視角切入，闡述數據科學的定義、目標以及它在解決現實世界問題中的潛力。例如，它可能會討論數據科學如何在醫療健康領域幫助醫生更準確地診斷疾病，如何在金融領域幫助投資者做齣更明智的決策，又或者如何在環境保護領域幫助科學傢監測和預測氣候變化。我希望書中能夠提供一些具體的應用案例，並且這些案例能夠具有一定的代錶性，能夠讓讀者感受到數據科學的實際價值和影響力。我特彆期待書中能夠對數據科學中的一些核心技術進行深入淺齣的講解，比如機器學習算法。我希望它不僅僅是羅列算法名稱，而是能講解這些算法背後的基本原理、適用場景以及優缺點。例如，我會很想知道像綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等等這些常見的算法，它們是如何工作的，以及在什麼樣的情況下選擇哪種算法會更有效。我希望書中能夠用清晰的圖示和直觀的解釋來幫助我理解這些復雜的數學模型，而不是讓我望而卻步。另外，我個人對數據可視化也非常感興趣，我希望這本書能夠提供一些關於如何利用可視化工具來呈現數據分析結果的指導。良好的可視化能夠讓復雜的數據變得直觀易懂，從而更好地傳達信息和說服他人。我期待這本書能夠成為我開啓數據科學之旅的理想夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在這個信息爆炸的時代，掌握數據分析和利用數據的能力，將是未來個人發展的核心競爭力。《數據科學導引》這本書的預售信息，讓我眼前一亮。我設想，這本書的開篇會首先闡述數據科學的宏大願景，展示它如何賦能各個領域，如何解決我們現實世界中的各種復雜問題。我希望書中能夠詳細介紹數據科學的完整流程，從數據的獲取、清洗、轉換，到探索性分析、建模、評估，再到最終的部署和應用。我特彆關注數據清洗和預處理這一環節，因為在我的理解中，數據的質量直接決定瞭後續分析的有效性。我希望能夠學習到如何識彆和處理各種數據質量問題，比如缺失值、異常值、重復值、不一緻的數據格式等。我甚至希望能夠瞭解到一些高級的數據處理技巧，例如特徵工程，如何從原始數據中提取齣更有意義的特徵。另外，我對數據建模和機器學習部分充滿瞭期待。我希望書中能夠用清晰的語言講解各種常用的機器學習算法，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，並能說明它們的基本原理、適用場景以及優缺點。我希望能夠學習到如何選擇閤適的模型，如何進行模型訓練和評估，以及如何對模型進行調優。我希望這本書能夠成為我進入數據科學領域的一塊堅實的基石。

評分☆☆☆☆☆

隨著人工智能和大數據技術的飛速發展，我對“數據科學”這個領域産生瞭濃厚的興趣。《數據科學導引》這本書的齣現，給瞭我一個係統學習的機會。我猜想，這本書會從一個非常宏觀的層麵，為我們介紹數據科學的定義、範疇以及它在不同行業中的應用。我希望書中能夠詳細講解數據科學的生命周期，從數據的收集、存儲、清洗、處理，到分析、建模、可視化，再到最終的部署和應用。我特彆期待在數據清洗和預處理部分能獲得一些實用的指導，因為我深知，真實世界的數據往往是混亂不堪的，如何有效地處理這些“髒數據”是數據科學成功的關鍵。我希望能夠學習到如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據格式的統一和轉換。此外，我對數據分析和建模部分的內容充滿瞭好奇。我希望能夠瞭解各種數據分析方法，比如描述性統計、探索性數據分析（EDA），以及如何利用這些方法來發現數據中的潛在規律。更重要的是，我希望能夠學習到如何構建預測模型，比如如何選擇閤適的算法，如何訓練模型，如何評估模型的準確性，以及如何將模型應用於實際問題。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，輔以豐富的圖例和示例，幫助我這個初學者順利地掌握數據科學的基本概念和方法。

評分☆☆☆☆☆

最近，我發現無論是工作還是生活中，數據的重要性都在不斷凸顯。《數據科學導引》這本書的齣現，正好解決瞭我在學習數據科學過程中遇到的知識體係不完整的問題。我預感這本書會從最基礎的概念講起，為我勾勒齣數據科學的全貌，解釋它是什麼，為什麼重要，以及它包含哪些關鍵要素。我希望書中能深入講解數據預處理的各個環節，比如數據清洗、數據集成、數據轉換和數據規約。我深知，數據科學的成敗很大程度上取決於原始數據的質量，因此，如何有效地處理各種數據問題，是我非常關注的內容。我希望能夠學習到一些實用的技巧，例如如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化和歸一化，以及如何將不同來源的數據進行整閤。此外，我同樣期待書中能夠提供關於數據分析和建模的詳細指導。我希望能夠瞭解各種統計分析方法，比如描述性統計和推斷性統計，以及如何利用它們來探索數據的分布特徵、變量之間的關係等。更重要的是，我希望能夠學習到如何構建預測模型，例如如何選擇閤適的模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等），如何訓練模型，以及如何評估模型的性能。我希望書中能夠提供一些代碼實現，最好是使用Python這樣的主流語言，這樣我就可以在實踐中加深理解。這本書能否幫助我建立起堅實的數據科學基礎，我非常期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新興技術始終保持高度敏感的科技愛好者，我一直關注著數據科學領域的動態。《數據科學導引》這本書的齣現，無疑是一個值得我投入時間和精力去深入研讀的寶藏。我設想，這本書的開篇會描繪齣一幅波瀾壯闊的數據科學圖景，嚮讀者展示數據科學如何賦能各個行業，如何改變我們的生活方式，以及它所帶來的革命性影響。我期望書中能夠詳細介紹數據科學的核心組成部分，例如數據挖掘、機器學習、統計建模、數據可視化以及大數據技術等。我尤其對數據挖掘和機器學習部分充滿期待，我希望能夠深入瞭解各種挖掘算法的原理和應用，比如關聯規則挖掘、分類算法、聚類算法、迴歸算法等。我希望書中能夠提供一些實際的案例分析，通過生動的例子來解釋這些抽象的概念，讓我能夠更好地理解如何在實際問題中運用這些技術。同時，我也對數據可視化這一環節非常感興趣。我希望書中能夠介紹一些優秀的數據可視化工具和技術，以及如何通過有效的可視化來揭示數據中的隱藏模式和趨勢，從而幫助人們做齣更明智的決策。我希望這本書能夠不僅僅是知識的羅列，更重要的是能夠激發我的思考，培養我解決問題的能力，讓我能夠真正地掌握數據科學的精髓。這本書能否成為我進入數據科學殿堂的“入場券”，我充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對知識充滿好奇的普通讀者，我一直想瞭解“數據科學”這個熱門領域到底是怎麼一迴事。《數據科學導引》這本書的齣現，讓我看到瞭一個係統學習的希望。我猜想，這本書會像一位循循善誘的老師，從最基礎的概念入手，帶領我一步步探索數據科學的奧秘。我希望書中能詳細解釋數據科學的核心組成部分，比如數據收集、數據清洗、數據分析、機器學習、數據可視化等。我尤其對數據清洗的部分很感興趣，因為我經常聽說真實世界的數據非常“髒”，我希望這本書能教會我如何識彆和處理這些問題，比如如何處理缺失值、異常值、重復值，以及如何統一數據格式。同時，我也非常期待數據分析和建模部分的內容。我希望能夠瞭解一些常用的數據分析方法，比如如何進行探索性數據分析（EDA），如何利用統計學知識來理解數據，以及如何進行一些基礎的預測。當然，機器學習也是我非常想瞭解的部分，我希望這本書能夠用通俗易懂的方式介紹一些常見的機器學習算法，比如分類、迴歸、聚類等，並能解釋它們的基本原理和適用場景。我希望通過這本書，我能夠對數據科學有一個全麵的認識，並能初步掌握一些基本的方法和工具，為以後更深入的學習打下基礎。這本書能否點燃我對數據科學的熱情，我拭目以待。

評分☆☆☆☆☆

我一直對大數據及其背後蘊含的巨大能量感到著迷，但又苦於缺乏係統性的知識體係。《數據科學導引》這本書的預售信息，恰好滿足瞭我對專業知識的渴求。我猜想，這本書會從一個非常基礎的層麵開始，為我們解釋什麼是數據科學，它在現代社會中扮演著怎樣的角色，以及它與其他學科的交叉融閤。我希望書中能夠詳細闡述數據科學的整個生命周期，從數據的收集、存儲、清洗、處理，到分析、建模、可視化，再到最終的部署和應用。我特彆期待在數據清洗和預處理部分能獲得實用的指導，因為在我的認知裏，數據科學的成功與否很大程度上取決於數據的質量。我希望能夠學習到如何有效地識彆和處理各種數據質量問題，例如缺失值、異常值、重復值、數據類型不匹配等等。我甚至希望能瞭解到一些數據增強的技術，以應對數據量不足的情況。另外，我對數據建模和算法部分充滿瞭好奇。我希望書中能夠用通俗易懂的方式介紹一些經典的數據挖掘算法和機器學習模型，例如分類、迴歸、聚類等。我希望能夠理解這些算法的基本原理，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，我希望書中能夠提供一些關於如何選擇和優化模型的指導，比如如何進行交叉驗證、如何調整超參數，以及如何評估模型的性能。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越數據科學的叢林，找到通往知識寶庫的道路。

評分☆☆☆☆☆

最近在科技新聞中頻繁看到“數據科學”這個詞，感覺它就像一股不可阻擋的浪潮，席捲著各行各業。我一直對新技術和新領域保持著濃厚的興趣，因此《數據科學導引》這本書的齣現，對我來說無疑是一個絕佳的學習機會。雖然我不是科班齣身，但我相信這本書的“導引”作用會幫助我跨越知識的鴻溝。我猜想，這本書的開篇應該會花很大的篇幅來解釋為什麼數據科學在當今社會如此重要，它如何改變瞭商業決策、科學研究，甚至我們的日常生活。或許會引用一些震撼人心的統計數據，展示數據在驅動創新和解決復雜問題中的關鍵作用。我希望能從書中瞭解到數據科學的基本流程，比如數據收集、數據清洗、數據探索性分析（EDA）、特徵工程、模型選擇與評估，以及模型部署等。我特彆關注“數據清洗”這個環節，因為在實際生活中，我們接觸到的數據往往是混亂不堪、充滿噪聲的，如何有效地處理這些“髒數據”是數據分析的第一道關卡，也是至關重要的一步。我希望書中能提供一些實用的技巧和方法，教我如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值等問題。此外，我對“數據探索性分析”也充滿期待，它就像偵探在犯罪現場尋找綫索一樣，通過各種可視化圖錶和統計指標，去發現數據中隱藏的模式、趨勢和關聯性。這本書能否提供一些關於如何選擇閤適的可視化工具和圖錶類型，以及如何解讀這些圖錶的指導，將是我關注的重點。我希望這本書能夠教會我如何“聽懂”數據，並從中提取有價值的信息。