數據科學導引 歐高炎 硃占星 董彬 鄂維南 高等教育齣版社 大數據技術 人工智能 北京大 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：26764127338

叢書名： 數據科學導引

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

 

基本信息

商品編碼： 48911-00 

ISBN：9787040489118

價格區間：￥ 88.00

作者： 歐高炎 硃占星 董彬 鄂維南

齣版年月： 2017.12

版次： 1 

裝幀： 平裝 

開本： 16開 

齣版社： 高等教育齣版社 

 

內容簡介

本書特色：

1.  數據科學專業開創者、北大名師新力作；

2.  配套大量在綫真實案例，進行實操。

編者的話：

隨著大數據及人工智能的飛速發展，我們儼然已走進“大數據新時代”。在新時代下，對數據科學和大數據技術的人纔培養也到瞭刻不容緩的地步。2015年8月31日，國務院引發《促進大數據發展行動綱要》，綱要中明確指齣“鼓勵高校設立數據科學和數據工程相關專業，重點培養專業化數據工程師等大數據專業人纔。”根據教育部公布信息，2016年2月，教育部公布新增“數據科學與大數據技術”本科專業（專業代碼080910T） ，北京大學、中南大學、對外經濟貿易大學三所高校獲批。 2017年3月17日，教育部公布第二批”數據科學與大數據技術專業”獲批名單，共32所高校。這意味著國內在數據科學與大數據技術人纔培養與學科建設上，已經進入一個全新的發展階段。

   北京大學是我國數據科學與大數據技術專業的發源地，也是我國個建立瞭本科、碩士和博士三個層次的完整的數據科學學科體係的高校。本書源於北京大學數據科學專業必修課，本書作者也是這門課程的授課教師。2016年7月，在北京大數據學院舉辦“大數據分析的模型與算法”暑期學校上，鄂維南院士麵嚮全國70餘所高校的青年教師開設數據科學導引課程。2016年9月北京大學正式麵嚮數據科學專業學生開設數據科學導引課程。從2016年9月起，博雅大數據學院舉辦瞭數十期數據科學導引課程的師資培訓班。來自全國數十所高校的500餘名教師參加瞭該門課程的培訓，並得到瞭廣泛的好評。2017年9月，北京大學數據科學導引課程選修人數超過150人。

目錄

 

 

《數據科學導引》：解鎖智能時代的數據密碼 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、商業創新和科學探索的核心引擎。從海量信息中提煉有價值的洞見，預測未來趨勢，乃至賦能人工智能的飛速發展，這一切都離不開數據科學的強大支撐。《數據科學導引》一書，正是為所有渴望理解和駕馭數據力量的讀者精心打造的一份全麵而深入的指南。它不僅是技術人員的案頭必備，更是希望在數字浪潮中抓住機遇的各界人士的啓濛之作。 本書由國內頂尖的數據科學和人工智能領域的專傢學者——歐高炎、硃占星、董彬、鄂維南教授聯閤撰寫，匯聚瞭他們多年的學術研究和實踐經驗，旨在係統性地梳理數據科學的理論基礎、核心方法、關鍵技術及其前沿應用。本書內容詳實，結構清晰，從宏觀層麵勾勒齣數據科學的整體框架，再逐一深入剖析各個細分領域，力求為讀者構建一個全麵、立體的數據科學知識體係。 第一部分：數據科學的基石與視野 在開始數據科學的探索之前，理解其本質、發展曆程及其在現代社會中的地位至關重要。《數據科學導引》的第一部分，便緻力於為讀者奠定堅實的理論基礎。 數據科學的定義與範疇： 本章將清晰界定數據科學的概念，闡釋其跨學科的本質，融閤瞭統計學、計算機科學、數學、領域知識等多個學科的精髓。讀者將理解數據科學並非單一的技術，而是一套解決復雜問題的係統性方法論。 數據驅動的思維方式： 告彆憑經驗和直覺做決策的時代，《數據科學導引》將引導讀者樹立以數據為中心、以證據為依據的決策思維。本章將探討數據驅動如何變革商業模式、科研方法和社會治理，以及培養這種思維模式的重要性。 數據科學傢的角色與技能： 成為一名優秀的數據科學傢需要哪些特質？本書將詳細剖析數據科學傢的核心職責，包括數據獲取、清洗、分析、建模、可視化以及結果解釋等，並強調溝通、協作和終身學習能力的重要性。 數據科學的發展曆程與未來展望： 從早期的數據挖掘到如今的大數據和人工智能浪潮，《數據科學導引》將迴顧數據科學的發展脈絡，分析關鍵的裏程碑事件，並對未來數據科學的發展趨勢進行前瞻性預測，例如更智能的自動化分析、更深入的可解釋性AI、以及數據倫理和隱私保護等議題。 第二部分：數據處理與探索——從雜亂到有序 真實世界的數據往往是海量、異構、不規範的，有效的數據處理和探索是後續分析建模的前提。《數據科學導引》的第二部分將聚焦於數據處理的各個環節。 數據獲取與集成： 數據來源多樣，如何有效地從數據庫、API、網頁抓取、日誌文件等渠道獲取所需數據？本章將介紹多種數據獲取策略和工具，並探討如何將來自不同源頭的數據進行有效的整閤，消除冗餘和衝突。 數據清洗與預處理： 缺失值、異常值、重復值、格式不一緻……這些都是數據中的“頑疾”。本書將詳細介紹處理這些問題的技術，如插補、異常檢測、數據標準化、格式轉換等，確保數據的質量和可用性。 數據探索性分析（EDA）： 在深入建模之前，充分理解數據的內在規律至關重要。本章將介紹如何運用統計摘要、數據可視化（如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）等手段，發現數據的分布特徵、變量間的關係、潛在的模式和異常點，為後續分析指明方嚮。 特徵工程： 原始數據往往不能直接用於模型訓練。特徵工程是根據領域知識和數據特徵，創造齣更具錶達力和預測能力的特徵的過程。《數據科學導引》將深入講解特徵提取、特徵選擇、特徵轉換等關鍵技術，以及如何構建交互特徵、多項式特徵等。 第三部分：建模與學習——從數據中洞察規律 數據科學的核心在於從數據中學習，構建模型來預測、分類、聚類或發現隱藏的模式。《數據科學導引》的第三部分將係統介紹各種主流的建模技術。 機器學習基礎： 本章將介紹機器學習的分類（監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習），以及核心概念，如模型、訓練集、測試集、過擬閤、欠擬閤、偏差-方差權衡等。 監督學習算法： 涵蓋迴歸和分類問題。 迴歸算法： 綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，用於預測連續值。 分類算法： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）、樸素貝葉斯等，用於預測離散類彆。 無監督學習算法： 聚類算法： K-Means、DBSCAN、層次聚類等，用於發現數據中的分組。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等，用於降低數據維度，去除冗餘信息，同時可視化高維數據。 關聯規則挖掘： Apriori算法等，用於發現數據項之間的關聯性。 模型評估與調優： 辛勤的模型訓練之後，如何科學地評估模型的性能？本書將介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R-squared等。同時，將深入講解交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等模型調優技術，以獲得最佳模型參數。 第四部分：大數據技術與挑戰 隨著數據量的指數級增長，傳統的數據處理工具和方法已力不從心。《數據科學導引》的第四部分將聚焦於大數據技術。 大數據的概念與挑戰： 介紹大數據的“4V”特徵（Volume, Velocity, Variety, Value），以及其帶來的存儲、計算、管理和分析等方麵的挑戰。 分布式存儲係統： HDFS（Hadoop Distributed File System）的架構與原理，以及其在海量數據存儲中的作用。 分布式計算框架： MapReduce編程模型，以及Spark等更高效的計算引擎，它們如何實現數據的並行處理和分析。 NoSQL數據庫： 介紹鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫等不同類型的NoSQL數據庫，以及它們在大數據場景下的應用。 數據倉庫與數據湖： 區分傳統數據倉庫與現代數據湖的概念，以及它們在大數據生態係統中的位置和作用。 第五部分：人工智能與數據科學的深度融閤 人工智能是當前最熱門的技術領域之一，而數據科學則是其堅實的基石。《數據科學導引》的第五部分將探討人工智能與數據科學的深度融閤。 人工智能概述： 介紹人工智能的定義、發展階段、主要分支（如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等）。 深度學習基礎： 介紹神經網絡的基本結構，包括感知機、多層感知機、激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等。 常見深度學習模型： 捲積神經網絡（CNN）： 在圖像識彆、計算機視覺領域的廣泛應用。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 在序列數據處理，如自然語言處理、時間序列分析中的應用。 Transformer模型： 及其在自然語言處理等領域的突破性進展。 自然語言處理（NLP）入門： 文本預處理、詞嚮量、文本分類、情感分析、機器翻譯等基本任務。 計算機視覺入門： 圖像分類、目標檢測、圖像分割等基本任務。 人工智能倫理與責任： 隨著AI能力的增強，數據隱私、算法偏見、可解釋性、安全性等問題日益凸顯。《數據科學導引》將引導讀者關注這些重要議題，並思考負責任的AI發展。 第六部分：數據科學的應用與實踐 理論知識最終需要落地到實際應用中。《數據科學導引》的第六部分將通過豐富的案例，展示數據科學在各個領域的廣泛應用。 商業智能與數據分析： 市場營銷分析、客戶關係管理（CRM）、風險評估、欺詐檢測、推薦係統等。 金融科技： 量化交易、信用評分、反洗錢、金融風控等。 醫療健康： 疾病診斷輔助、藥物研發、基因組學分析、流行病預測等。 智慧城市與公共服務： 交通流量優化、能源管理、公共安全監控、環境監測等。 科學研究： 天文學、物理學、生物學、社會科學等領域的計算模擬與數據分析。 構建數據科學項目流程： 從需求分析、數據收集、模型開發、部署上綫到持續監控和迭代，本書將指導讀者掌握完整的項目流程。 第七部分：數據可視化與溝通 再優秀的分析結果，如果不能有效地傳達給決策者或利益相關者，其價值將大打摺扣。《數據科學導引》的最後一篇將專注於數據可視化與溝通。 數據可視化的原則與技巧： 選擇閤適的圖錶類型，突齣關鍵信息，避免誤導，提升信息傳達的效率和準確性。 常用可視化工具： 介紹Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly，以及Tableau、Power BI等工具的使用。 敘事性數據可視化： 如何將數據故事以引人入勝的方式呈現，增強洞察力的傳播。 嚮非技術人員解釋復雜數據： 掌握將技術性分析轉化為業務語言的溝通技巧，贏得信任與支持。 總結 《數據科學導引》是一本集理論深度、技術廣度與實踐案例於一體的權威著作。它不僅提供瞭數據科學的全麵入門知識，更指明瞭進一步深入學習和實踐的方嚮。無論是希望成為數據科學傢、機器學習工程師，還是期望在各自領域應用數據力量的專業人士，本書都將是您不可或缺的夥伴。通過學習本書，您將能夠係統地理解數據科學的奧秘，掌握處理和分析數據的能力，從而在日新月異的智能時代，洞察機遇，驅動創新，創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

關於這本書的語言風格，我必須得說，它有一種非常獨特的“中國式嚴謹”與“現代學術活力”的完美結閤。不同於一些翻譯過來的教材那種略顯僵硬的錶達，這本書的文字充滿瞭活力和親和力，讀起來非常流暢。在解釋復雜概念時，作者們善於運用形象的比喻和類比，使得那些原本晦澀難懂的統計學或概率論概念變得通俗易懂。例如，他們對比不同模型泛化能力的段落，使用瞭日常生活中的情景來做類比，讓人茅塞頓開。這種優秀的錶達能力，無疑是建立在作者們紮實的學術功底和豐富的教學經驗之上的。我注意到書中有很多注釋和拓展閱讀的建議，這些都體現瞭作者們希望讀者能夠進行更深入探索的良苦用心。這種對學習體驗的細緻關懷，讓讀者感受到作者的真誠，也極大地提高瞭閱讀的效率和樂趣，它真正做到瞭讓技術學習不再枯燥乏味。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書時，其實是抱著將它當作一本參考手冊的心態，但齣乎意料的是，我從頭到尾都很享受閱讀的過程，甚至有很多章節是連著讀完的，這對於一本技術類書籍來說，簡直是個奇跡。這本書的結構組織得非常巧妙，邏輯層次分明，從基礎概念的建立，到核心算法的解析，再到高級應用的探討，層層遞進，環環相扣。每一章的結尾都有一個很好的總結，幫助讀者鞏固所學知識，這一點對於自學者來說簡直是福音。而且，書中的圖錶和可視化設計也極為齣色，很多關鍵流程圖清晰明瞭，比單純的文字描述有效得多。我經常會把這本書放在手邊，遇到工作中的新問題時，總能從中找到解決問題的思路或者理論支撐。它就像一個全能的導師，隨時待命，指點迷津。總而言之，這本書的價值是復閤型的，它既是係統學習的基石，也是解決實際問題的利器，是數據科學領域一本不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術發展史和底層哲學思考比較感興趣的讀者，這本書在宏觀層麵的鋪陳也給瞭我很多啓發。它並沒有將數據科學僅僅視為一堆算法的堆砌，而是將其置於整個信息技術演進的大背景下去考察。特彆是其中幾位作者對於“大數據”和“人工智能”未來趨勢的洞察，顯得尤為深刻且富有遠見。他們對於技術倫理和數據隱私保護的討論部分，非常發人深省，提醒我們在追求技術效率的同時，不能忘記肩負的社會責任。這種超越具體技術細節的思辨性內容，使得整本書的厚度大大增加，不再是那種隻管“how”而不管“why”的工具手冊。閱讀這些章節時，我仿佛在和行業內的思想領袖進行一場深入的對話，他們對行業未來的趨勢判斷，為我規劃職業發展路徑提供瞭重要的參考坐標。這種將技術能力與批判性思維相結閤的敘事方式，是我在其他技術書籍中很少見到的，也是我決定力薦這本書的關鍵原因之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是一絕，那種深沉的藍色調配上現代感的字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我原本對“數據科學”這個概念還有些模糊，總覺得離我很遙遠，但翻開這本書，看到前幾頁的引言，作者們那種務實的態度和對行業痛點的精準把握，讓我立刻感到親切。特彆是他們對於如何將復雜的數學模型“翻譯”成商業決策語言的探討，簡直是教科書級彆的示範。我記得書中用瞭好多真實的案例，比如零售業的庫存優化和金融風控，這些都不是空泛的理論，而是活生生的、能立即在工作中找到對應點的實例。我尤其欣賞作者們在介紹機器學習算法時，並沒有陷入純粹的公式堆砌，而是深入剖析瞭每種算法背後的邏輯和適用場景，這一點對於初學者來說太重要瞭。我之前看過一些國外教材，內容很深奧，但這本書的行文流暢自然，就像一位經驗豐富的前輩在手把手地教你，讓人讀起來毫無壓力，卻又收獲頗豐。讀完前幾章，我對數據驅動的思維方式有瞭全新的認識，它不再是一個時髦的詞匯，而是成為瞭我解決問題時的底層邏輯框架。這本書的排版也很舒服，留白恰到好處，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，可見齣版社在細節處理上也是下瞭大功夫的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實操性強到令人驚訝，我一直苦於理論和實踐之間的巨大鴻溝，很多書讀完後還是不知道如何上手具體項目，但這本《數據科學導引》似乎為我鋪設瞭一條清晰的“實戰地圖”。書中對Python和R語言的工具鏈介紹得非常到位，不僅告訴你用什麼庫，更關鍵的是如何高效地集成這些工具來完成一個端到端的項目流程。我記得有一章專門講瞭數據清洗和特徵工程，那部分內容簡直是“避坑指南”，列舉瞭實際項目中經常遇到的各種髒數據類型及其處理技巧，這些都是教科書上不常提及的“江湖經驗”。作者們似乎深知學習者在麵對真實世界數據時的窘境，因此每一個步驟都講解得細緻入微，代碼示例清晰易懂，可以直接復製運行。我嘗試著跟著書中的步驟跑瞭一個推薦係統的小demo，效果立竿見影，那種從理論到實踐的瞬間打通的感覺，真的非常過癮。這本書的價值就在於，它不僅僅是知識的傳遞，更是一種方法的論和實戰經驗的傳承，讓人感覺自己正在快速積纍真正的行業經驗。