数据科学导引(北京大数据研究院博雅大数据学院系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2017-12

价格:88.00元

装帧:平装

isbn号码:9787040489118

丛书系列:

图书标签:

• 大数据
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《数据科学导引》 内容简介 《数据科学导引》是一部旨在为读者系统性地介绍数据科学核心概念、方法与应用的教材。本书由北京大数据研究院博雅大数据学院组织编写，汇聚了多位在数据科学领域深耕多年的专家学者的智慧与经验，力求为初学者构建扎实的数据科学理论基础，并引导他们掌握解决实际问题的能力。 本书内容涵盖了数据科学的完整生命周期，从数据获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估与部署，再到数据可视化与伦理考量。全书逻辑清晰，结构严谨，语言生动，力求在理论深度与实践可操作性之间取得最佳平衡。 第一部分：数据科学概览与基础 本部分将带领读者走进数据科学的世界，理解其本质、发展历程以及在现代社会中的重要地位。 第一章 数据科学是什么？ 数据科学的定义、目标与价值。 数据科学与其他相关学科（如统计学、计算机科学、机器学习、人工智能）的关系与区别。 数据科学应用场景的广泛性：从商业智能到科学研究，从医疗健康到社会治理。 数据科学家所需的核心技能和素质。 北京大数据研究院博雅大数据学院在数据科学教育与研究方面的愿景与使命。 第二章 数据科学的流程与方法论 CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）等经典数据科学流程模型的介绍。 数据采集、数据理解、数据准备、建模、评估、部署等各个阶段的核心任务。 迭代式开发与敏捷方法在数据科学项目中的应用。 项目管理与团队协作在数据科学实践中的重要性。 第三章 数学与统计学基础 线性代数在数据科学中的应用：向量、矩阵、张量及其运算。 概率论基础：概率分布、条件概率、贝叶斯定理。 统计学核心概念：描述性统计（均值、方差、标准差）、推断性统计（假设检验、置信区间）。 回归分析与分类模型的基本原理。 为后续的算法学习奠定坚实的数学基础。 第四章 编程与工具导论 Python语言在数据科学中的主导地位及其原因。 Python核心库介绍：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理与分析）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）。 Jupyter Notebook/JupyterLab等交互式开发环境的使用。 SQL语言在数据库操作中的重要性。 版本控制工具Git的基本使用。 第二部分：数据获取、清洗与预处理 高质量的数据是数据科学项目成功的基石。本部分将深入探讨如何有效地获取、理解和准备数据。 第五章 数据获取 结构化数据获取：关系型数据库（SQL）、CSV、Excel文件。 非结构化数据获取：网络爬虫（Beautiful Soup, Scrapy）、API接口。 半结构化数据获取：JSON、XML。 数据源的选择与评估：公开数据集、商业数据集、内部数据。 数据采集的法律与伦理问题：隐私保护、数据使用协议。 第六章 数据理解与探索性数据分析（EDA） 理解数据的结构、类型和含义。 使用统计学方法描述数据特征（均值、中位数、分位数、方差等）。 使用可视化工具探索数据模式、趋势和异常值：散点图、直方图、箱线图、热力图。 相关性分析与协方差矩阵。 识别数据中的潜在问题：缺失值、异常值、重复值、不一致性。 第七章 数据清洗与预处理 处理缺失值：删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）。 处理异常值：识别与处理策略（删除、转换、截尾）。 数据类型转换与标准化/归一化。 处理重复值与一致性检查。 特征工程入门：创建新特征、组合现有特征。 数据降维技术简介（PCA, LDA）。 第三部分：数据建模与机器学习 本部分将介绍构建预测模型和洞察数据的核心机器学习算法。 第八章 监督学习：分类模型 逻辑回归：基本原理、模型解释与应用。 决策树：构建过程、剪枝策略、优缺点。 随机森林：集成学习的思想、模型构建与调优。 支持向量机（SVM）：核函数、几何解释与实际应用。 K近邻（KNN）：距离度量与分类规则。 朴素贝叶斯：概率模型与文本分类应用。 模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC。 第九章 监督学习：回归模型 线性回归：模型假设、参数估计、模型评估（MSE, RMSE, MAE, R-squared）。 多项式回归：非线性关系的建模。 岭回归与Lasso回归：正则化在防止过拟合中的作用。 模型评估与选择。 第十章 无监督学习 聚类分析：K-Means算法、层次聚类、DBSCAN。 聚类评估：轮廓系数、Calinski-Harabasz指数。 降维技术：主成分分析（PCA）的原理与应用。 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法。 第十一章 模型评估与选择 训练集、验证集、测试集的划分。 交叉验证：K折交叉验证、留一法交叉验证。 过拟合与欠拟合：原因与解决方法。 超参数调优：网格搜索、随机搜索。 模型选择的策略与原则。 第四部分：数据可视化与沟通 有效的数据可视化能够帮助我们理解数据、发现洞察，并清晰地向他人传达结果。 第十二章 数据可视化基础 可视化原则：清晰性、准确性、效率。 选择合适的图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、散点图矩阵、地图等。 Matplotlib与Seaborn高级用法：图表定制、多子图、颜色映射。 交互式可视化工具介绍（如Plotly, Bokeh）。 第十三章 数据故事叙述 将数据洞察转化为引人入胜的故事。 理解受众、明确沟通目标。 结构化的数据故事：背景、发现、洞察、建议。 图表的叙事性：如何用图表引导观众的思考。 案例分析：如何通过可视化有效地呈现复杂的分析结果。 第五部分：高级主题与未来展望 本部分将触及数据科学领域更前沿和深入的话题，并展望其发展趋势。 第十四章 深度学习入门 神经网络的基本概念。 前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的简要介绍。 深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用。 TensorFlow/PyTorch等深度学习框架的简介。 第十五章 大数据技术与平台 大数据是什么？大数据的4V特性。 Hadoop生态系统：HDFS, MapReduce, YARN。 Spark：内存计算框架的优势与应用。 NoSQL数据库：MongoDB, Cassandra等。 云平台上的大数据服务（AWS, Azure, GCP）。 第十六章 数据科学的伦理与社会影响 数据隐私与安全：GDPR, CCPA等法规。 算法偏见与公平性：识别、度量与缓解策略。 负责任的数据科学实践：透明度、可解释性、问责制。 数据科学对就业、社会结构和决策的影响。 附录 常用数据科学术语解释。 推荐阅读列表。 在线学习资源。 《数据科学导引》旨在成为读者数据科学之旅的可靠伙伴，通过系统深入的学习，帮助您掌握运用数据解决实际问题的关键技能，为投身快速发展的数据科学领域做好充分准备。

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这本书简直是为那些对数据科学充满好奇，但又不知道从何下手的“小白”量身定做的引路明灯。初次翻开它的时候，我还在担心那些复杂的数学公式和晦涩的理论会把我彻底劝退，但事实证明，我的担忧完全是多余的。作者的叙述方式非常平易近人，仿佛一位经验丰富、耐心十足的导师，一步步地把我从数据分析的门外领进了殿堂。书中对基本概念的讲解，比如什么是数据清洗、特征工程，都配有大量贴近实际的例子，而不是干巴巴的定义。比如，它会用一个电商平台的购物记录来解释数据不一致性的处理方法，这种“以小见大”的教学策略，让我能迅速理解理论在实际工作中的应用价值。我尤其喜欢它对R和Python语言的介绍部分，没有直接堆砌代码，而是先解释了为什么需要编程工具，然后才展示如何利用这些工具解决具体问题。读完前几章，我感觉自己不再是那个对数据科学一无所知的人了，而是有了一个清晰的路线图，知道接下来应该往哪个方向深入钻研。这种循序渐进、注重实践基础的构建方式，让学习过程充满了成就感，极大地激发了我继续探索的动力。

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坦率地说，这本书最成功的一点，在于它成功地架设了从纯粹的计算机科学背景到应用数据科学之间的桥梁。我之前对统计学理论的掌握尚可，但一涉及到将这些理论应用于大规模、非结构化的现实数据时，就感到力不从心。这本书的优秀之处在于，它并没有绕开统计学的严谨性，而是巧妙地将统计推断、概率论等核心概念，嵌入到具体的数据分析流程中去解释。例如，在讲解假设检验时，它不会停留在P值的定义上，而是会结合一个商业决策场景，说明在什么业务环境下，我们应该选择多大的显著性水平。这种“场景驱动”的教学方法，使得那些原本抽象的数学原理变得生动、可操作。它不是让你死记硬背公式，而是让你理解公式背后的商业逻辑和统计意义，这对于构建起一个稳固的、能够应对复杂商业挑战的数据分析基础至关重要。

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这本书的结构设计堪称教科书级别的典范，它清晰地划分了数据科学的各个核心领域，并且在章节间的逻辑衔接上做得非常流畅自然。它不像市面上很多教材那样，上来就抛出高深的机器学习算法，而是将重点放在了整个数据科学流程的“骨架”上——从数据获取、预处理到探索性分析（EDA），再到模型构建和最终的解读报告。这种完整流程的覆盖，对于想要建立系统化认知框架的读者来说，简直是太重要了。我发现，很多其他资料往往只关注某一个技术点，比如深度学习的某个新模型，但这本书却保证了读者对“数据科学到底是怎么一回事”有一个全面的鸟瞰。例如，它在介绍数据可视化时，不仅仅是展示了matplotlib或ggplot2的语法，而是深入探讨了“如何用图表讲故事”，这才是数据分析师的核心竞争力所在。对我而言，这不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何像数据科学家一样思考的思维导引。那种对知识体系的整体把控能力，是通过这本书建立起来的。

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从排版和案例的新鲜度来看，这本书明显是经过精心打磨的。许多大数据和AI领域的教材，更新速度跟不上技术迭代的步伐，导致书中的工具库版本和代码示例很快就过时了。然而，这本教材在选择案例时，似乎非常注重选取那些具有长尾效应、不易过时的基础应用场景，比如时间序列分析在库存管理中的应用，或者分类模型在客户流失预测中的构建逻辑。即便是涉及到具体编程实现的部分，也保持了相当的现代感，没有出现大段需要手动修正过时的API调用的尴尬情况。更值得称赞的是，书中穿插的一些“行业洞察”小节，提供了许多关于数据团队构建、项目管理的实用建议，这些软技能的知识点，往往是课堂上学不到，却在职场中至关重要的。这种理论与实战细节的平衡，让这本书的实用价值大大提升。

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让我印象特别深刻的是，这本书对于数据伦理和隐私保护的讨论篇幅，虽然没有占据主体，但其分量和深度却远超预期。在当前这个大数据驱动一切的时代，技术能力固然重要，但如何负责任地使用数据，却是决定一个专业人士长远发展的关键。书中用几个发人深省的案例，剖析了数据偏差（Bias）可能导致的社会后果，这一点在很多偏重算法实现的教材中是很容易被忽略的。它提醒我们，每一次数据选择、每一次模型训练，都可能蕴含着价值判断。这种对“技术背后的社会责任”的强调，使得整本书的立意拔高了一个层次。它不仅仅是在教我们“如何做”，更是在引导我们思考“为什么这么做”以及“这样做好不好”。对于希望成为能够深入思考、具备行业前瞻性的数据工作者来说，这种人文关怀的融入，是极其宝贵的财富。

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还可以，复习考试读的，几天就可以翻完。大部分算法能简单了解到在做什么了，以及有什么优缺点。具体哪个算法讲不清楚查查网上别人写的博客也能懂了。作为导引是可以的。

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这本作为数据科学导引确实比较合适，当然一定要上手

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这本作为数据科学导引确实比较合适，当然一定要上手

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2018.9.23 这学期的课在用，我们学院老师真是与时俱进。查了一下这套系列教材目前只有一本，这是第一本。这个页面前几天好像还没有？是不是全中国的一流统计系和大数据专业都在用这个教材呢？

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这本作为数据科学导引确实比较合适，当然一定要上手