大數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)

第1章 大數(shù)據(jù)概述
1.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史
1.1.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)生背景
1.1.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景
1.2 大數(shù)據(jù)的概念和性質(zhì)
1.2.1 大數(shù)據(jù)的概念
1.2.2 大數(shù)據(jù)的特征與性質(zhì)
1.2.3 數(shù)據(jù)處理與編程
1.2.4 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)
1.3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1.4 大數(shù)據(jù)專業(yè)技能體系需求
1.4.1 崗位能力需求
1.4.2 知識(shí)與能力需求
1.5 總結(jié)
第2章 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)可視化
2.1 數(shù)據(jù)的采集與處理
2.1.1 數(shù)據(jù)采集方式
2.1.2 數(shù)據(jù)爬取
2.1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.2 數(shù)據(jù)可視化
2.2.1 數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展歷史
2.2.2 數(shù)據(jù)、圖形與可視化
2.2.3 數(shù)據(jù)可視化的作用
2.2.4 數(shù)據(jù)可視化的手段
2.2.5 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的特征與應(yīng)用
2.3 總結(jié)
第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
3.2 化問題
3.2.1 梯度下降法
3.2.2 卜頓法
3.2.3 遺傳算法
3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
3.3.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.3.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.3.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.3.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)常用方法
3.4.1 集成學(xué)習(xí)
3.4.2 表示學(xué)習(xí)
3.5 總結(jié)
第4章 深度學(xué)習(xí)
4.1 Python & NumPy
4.1.1 NumPy基礎(chǔ)
4.1.2 生成NumPy數(shù)組
4.1.3 元素索引
4.1.4 數(shù)組操作
4.1.5 NumPy算術(shù)運(yùn)算
4.1.6 通用函數(shù)
4.1.7 廣播機(jī)制