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出版者:文魁

作者:位元文化

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20050401

价格:NT$ 580

装帧:

isbn号码:9789861254760

丛书系列:

图书标签:

• Linux
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深入理解与实践：现代数据科学核心技术 图书简介 在当今这个数据驱动的时代，数据科学已成为推动技术创新、商业决策和科学发现的核心引擎。本书《深入理解与实践：现代数据科学核心技术》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，涵盖了从数据采集、清洗、处理到高级模型构建、部署和伦理考量的全流程。我们不仅仅停留在理论的讲解，更注重通过丰富的代码实例和真实世界的案例，帮助读者将复杂的概念转化为可执行的解决方案。 第一部分：数据科学基石与环境搭建 本部分是构建数据科学能力的基础。我们将从数据科学家的思维模式入手，阐述数据在现代社会中的价值与挑战。 第1章：数据科学家的角色与工作流程 清晰界定数据科学家在组织中的定位，从业务理解、数据获取、探索性数据分析（EDA）到模型迭代和最终部署的完整生命周期。重点讨论敏捷开发在数据科学项目中的应用。 第2章：Python生态系统与开发环境 深入配置高效的开发环境。详细介绍Anaconda/Miniconda的环境管理，虚拟环境的创建与维护，以及VS Code和Jupyter Lab作为主要开发工具的最佳实践。强调版本控制（Git/GitHub）在协作中的关键作用，并提供规范化的提交与分支策略。 第3章：高效数据操作与处理：Pandas精要 Pandas是数据处理的核心利器。本章将超越基础的DataFrame操作，深入探讨高性能数据操作技巧，如向量化操作的原理、`apply()`与列表推导式的性能对比、复杂的多级索引（MultiIndex）管理，以及如何利用Categorical数据类型优化内存使用。同时，覆盖时间序列数据的重采样、窗口函数（Rolling/Expanding）的应用。 第4章：数值计算的底层逻辑：NumPy的深度探索 NumPy作为科学计算的基础，其性能来源于底层的C/Fortran实现。本章聚焦于内存布局、广播机制（Broadcasting）的深入理解，以及如何通过巧妙的数组操作，避免不必要的Python循环，从而实现接近底层的计算速度。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 高质量的可视化是发现数据模式、验证假设和有效沟通结果的关键。 第5章：统计学基础与假设检验 回顾并深入讲解描述性统计量、概率分布（正态、泊松、二项等）的应用场景。重点讲解中心极限定理在实际问题中的意义，以及如何正确应用T检验、ANOVA和卡方检验，避免常见的统计学陷阱。 第6章：数据清洗、转换与特征工程 本章是数据准备的核心。详细介绍缺失值（NaN）的处理策略，包括基于模型的插补方法（如KNN Imputer）。深入讨论异常值检测技术，如基于Z-score、IQR和隔离森林（Isolation Forest）。特征工程部分，涵盖特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特征交叉、以及高维数据的降维技术（PCA、t-SNE的原理与适用性判断）。 第7章：高级数据可视化：Matplotlib与Seaborn的艺术 掌握静态可视化的精髓。不仅是绘制常见的图表，更重要的是学习如何定制图表元素，如坐标轴、图例、文本注解，以满足发表级别的要求。Seaborn部分，侧重于使用其高级接口（FacetGrid, PairGrid）处理复杂的多变量关系展示。 第8章：交互式可视化与报告生成 引入Plotly和Bokeh，实现动态、交互式的图表。讲解如何将这些图表嵌入到Web应用或报告中。最后，介绍使用Sphinx或Quarto构建包含代码、输出和解释的动态数据科学报告。 第三部分：机器学习建模与评估 本部分聚焦于核心的预测模型、训练策略与严格的评估标准。 第9章：经典监督学习模型精讲 详细剖析线性回归、逻辑回归（作为基准模型）的数学原理和正则化技术（L1/L2）。深入探讨决策树的构建过程（熵、基尼不纯度）、剪枝策略，以及支持向量机（SVM）的核函数选择及其对高维数据的处理能力。 第10章：集成学习的威力 集成方法是现代模型性能的关键。系统讲解Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines）。重点剖析XGBoost, LightGBM, 和CatBoost这三大主流库的设计哲学、并行化策略以及对稀疏数据的优化，并指导读者根据数据特性选择最合适的Boosting框架。 第11章：无监督学习的应用 覆盖聚类算法，包括K-Means的初始化问题、DBSCAN对任意形状簇的发现能力，以及层次聚类的应用场景。在降维方面，详细对比PCA的线性限制与非线性降维技术（如Isomap, LLE）的适用性。 第12章：模型训练、调优与鲁棒性评估 模型性能的提升在于精细的调优。本章重点讲解交叉验证的各种形式（K折、Stratified K折、时间序列交叉验证）。深入探讨超参数优化策略，对比网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化（Bayes Optimization）的效率差异。评估指标部分，超越准确率，聚焦于混淆矩阵的深入分析、ROC/AUC、PR曲线的解读，以及回归模型的MAE、RMSE、MAPE的业务含义。 第四部分：深度学习基础与前沿 本部分提供现代深度学习框架的实践指南。 第13章：深度学习框架入门：PyTorch实战 以PyTorch为主要框架，讲解其动态计算图的优势。核心内容包括张量操作、自动微分机制（Autograd）的工作原理、构建简单的全连接神经网络（FNN）。强调使用GPU加速训练的配置与技巧。 第14章：卷积神经网络（CNN）与计算机视觉 深入理解卷积层、池化层、激活函数的数学功能。详细分析经典的CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演进逻辑，并指导读者使用迁移学习（Transfer Learning）在特定数据集上快速获得高性能模型。 第15章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 讲解RNN处理时间序列和文本数据的内在机制。重点解决标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并详细阐述LSTM和GRU的门控机制如何实现长期依赖的捕获。 第五部分：模型部署、可解释性与伦理 成功的数据科学项目不仅在于构建模型，更在于将其投入实际应用并确保其透明、公平。 第16章：机器学习模型可解释性（XAI） 模型“黑箱”是落地应用的主要障碍。本章全面介绍模型解释工具。局部解释方法如LIME和SHAP值的原理、计算过程及其应用场景。全局解释方法，如特征重要性排序，帮助理解模型的整体决策逻辑。 第17章：模型部署与 MLOps 实践 从模型训练到生产环境的桥梁。介绍如何使用Flask/FastAPI封装模型API，并讨论容器化技术（Docker）在保证环境一致性中的作用。初步引入MLOps的概念，涉及模型版本控制、持续集成/持续交付（CI/CD）在数据科学流水线中的应用。 第18章：数据科学的伦理、公平性与偏见 这是一个日益重要的领域。探讨数据收集、特征选择和模型训练过程中可能引入的社会偏见。介绍公平性度量指标，并探讨如何使用工具（如AIF360）检测和缓解模型中的歧视性结果，确保技术负责任地发展。 本书结构严谨，内容由浅入深，每章末尾均附有“动手实验”环节，要求读者亲自编码完成小型项目或挑战，真正做到学以致用，培养在复杂真实世界数据中独立解决问题的能力。本书是数据科学进阶学习者、寻求系统化知识体系的工程师，以及希望将理论应用于实践的专业人士的理想参考书。

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