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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)據(jù)科學(xué)是一門新興的交叉學(xué)科.數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要同時(shí)具備理論性、實(shí)踐性和應(yīng)用性等多方面的素質(zhì).數(shù)據(jù)科學(xué)的知識(shí)點(diǎn)涵蓋了編程語(yǔ)言、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析和分布式計(jì)算等.為了幫助數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員快速地查閱這些知識(shí)和工具的使用，提高實(shí)踐效率，本書對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了歸納整理，形成數(shù)十份速查表.

作者簡(jiǎn)介

　　歐高炎北京大學(xué)博士、博士后，博雅大數(shù)據(jù)學(xué)院院長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)教育聯(lián)盟秘書長(zhǎng)。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)專委會(huì)委員。

圖書目錄

章編程語(yǔ)言
節(jié) Python語(yǔ)言
第二節(jié) R
第三節(jié) SQL
第四節(jié) Git
第五節(jié) Shell

第二章數(shù)據(jù)分析
節(jié) NumPy
第二節(jié) Scipy Basics
第三節(jié) Pandas
第四節(jié) 數(shù)據(jù)清洗
第五節(jié) StatsModels

第三章數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)理論
節(jié) 概率
第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)
第三節(jié) 矩陣微分
第四節(jié) 線性代數(shù)
第五節(jié) 圖模型
第六節(jié) 凸優(yōu)化

第四章數(shù)據(jù)可視化
節(jié) Matplotlib
第二節(jié) Seaborn
第三節(jié) Basemap

第五章機(jī)器學(xué)習(xí)
節(jié) 特征工程
第二節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)建模
第三節(jié) Scikit-learn
第四節(jié) PyTorch

第六章圖像處理
節(jié) 基本概念
第二節(jié) 像素的空間關(guān)系
第三節(jié) 圖像增強(qiáng)
第四節(jié) 圖像變換
第五節(jié) 圖像恢復(fù)
第六節(jié) 圖像分割
第七節(jié) 圖像編碼

第七章分布計(jì)算
節(jié) Hadoop
第二節(jié) Spark