数据科学与大数据技术导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社作者:凯西·斯特拉出品人: 页数:0 译者:唐金川出版时间:2018-6 价格:0 装帧: isbn号码:9787111600343 丛书系列:

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具体描述

《数据科学与大数据技术导论》简介在信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步、商业发展和科学探索的核心驱动力。从日常生活中的每一次点击、每一次购买，到科学研究中的海量观测、复杂模拟，再到城市运行中的交通流量、能源消耗，数据无处不在，并且其数量正以惊人的速度增长。如何有效地收集、存储、处理、分析和解释这些海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，解决现实世界中的复杂问题，已成为当今社会面临的重大挑战和机遇。《数据科学与大数据技术导论》一书，正是为了应对这一时代需求而精心编撰。本书旨在为广大读者，无论是对数据科学充满好奇的学生、希望在工作中应用数据分析的专业人士，还是对大数据技术感到迷茫的初学者，提供一个全面、系统且易于理解的学习路径。我们力求打破学科壁垒，融汇统计学、计算机科学、机器学习、领域知识等多个学科的精髓，勾勒出数据科学的宏大图景。本书的第一个核心目标是建立坚实的数据科学基础。我们将从最基础的概念入手，清晰地阐述数据科学的定义、核心要素以及它在不同领域中的应用价值。读者将了解数据科学不仅仅是简单的统计分析或编程，而是一个包含数据获取、数据清洗、数据探索、模型构建、结果解释和部署实施的完整流程。我们将深入浅出地讲解数据科学工作流中的关键步骤，例如：数据获取与收集：如何从各种来源（数据库、API、网络爬虫、传感器等）获取原始数据，以及在数据收集过程中需要注意的伦理和法律问题。数据清洗与预处理：真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复项和格式不一致等问题。本书将详细介绍各种数据清洗和预处理的技术，如缺失值填充、异常值检测与处理、数据标准化与归一化、特征编码等，让读者掌握让数据“干净”并适合分析的关键技能。数据探索性分析（EDA）：在建模之前，对数据进行深入的探索和理解至关重要。我们将介绍可视化技术（如直方图、散点图、箱线图、热力图等）和统计摘要（如均值、中位数、方差、相关系数等），帮助读者发现数据中的模式、趋势、关联和潜在问题。特征工程：如何从原始数据中提取、转换或构建出更具信息量的特征，是提高模型性能的关键。本书将探讨常用的特征工程技术，如多项式特征、交互特征、组合特征等，以及如何根据业务场景设计有效的特征。在打好数据科学的基础之后，本书的第二个核心内容将聚焦于大数据技术的核心理念与实践。随着数据规模的急剧增长，传统的数据处理和分析工具往往难以应对。大数据技术应运而生，本书将详细介绍大数据生态系统中关键的技术和概念，包括：分布式存储系统：讲解Hadoop分布式文件系统（HDFS）的架构和工作原理，理解其如何实现海量数据的可靠存储和高可用性。分布式计算框架：详细介绍Apache Spark和MapReduce等分布式计算框架，阐述它们如何通过并行处理来加速数据分析任务，包括Spark的RDD、DataFrame和Dataset API，以及其在批处理、流处理和交互式查询方面的能力。 NoSQL数据库：介绍NoSQL数据库的种类（如键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）及其适用场景，以及它们如何应对结构化、半结构化和非结构化数据的挑战。数据仓库与数据湖：探讨数据仓库和数据湖的概念、区别与联系，以及它们在企业数据管理和分析中的作用。流式数据处理：介绍实时数据处理的挑战和常用技术，如Apache Kafka、Apache Flink等，以及如何构建实时数据管道。本书的第三个核心内容将深入探讨数据科学中的关键算法与模型。理解各种算法的原理、适用场景和优缺点，是进行有效数据分析和建模的基础。我们将涵盖以下重要领域：监督学习：回归算法：线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，用于预测连续值。分类算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）、K近邻（KNN）等，用于预测离散类别。模型评估与选择：讲解准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等评估指标，以及交叉验证、网格搜索等模型选择方法。无监督学习：聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类等，用于发现数据中的自然分组。降维算法：主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于降低数据维度，提高计算效率和可视化效果。关联规则挖掘： Apriori、FP-growth等，用于发现数据项之间的关联性。深度学习基础：介绍神经网络的基本结构（感知机、多层感知机）、激活函数、损失函数、反向传播算法，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等经典深度学习模型的基本概念和应用，为读者打开通往更复杂模型的大门。除了上述核心内容，本书还关注数据科学的实践应用与发展趋势：数据可视化：强调可视化在数据分析中的重要性，介绍各种可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau等）和最佳实践，帮助读者清晰有效地传达分析结果。机器学习项目实战：通过案例分析，引导读者如何将所学知识应用于实际问题，从问题定义、数据准备、模型选择、训练、评估到部署，完整地走一遍机器学习项目流程。数据伦理与隐私保护：强调在数据科学实践中，数据伦理、隐私保护、公平性、可解释性等问题的重要性，以及如何在实际操作中考虑这些因素。前沿技术展望：简要介绍人工智能、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、图神经网络（GNN）等更高级的领域，并探讨数据科学未来的发展方向。《数据科学与大数据技术导论》力求做到理论与实践相结合，既有严谨的理论阐述，又有丰富的实例分析。我们使用通俗易懂的语言，避免过多的专业术语，并辅以清晰的图示和代码示例，帮助读者逐步掌握核心概念和技术。无论您是希望了解数据科学的入门者，还是希望系统提升大数据技能的从业者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。阅读本书，您将能够：理解数据科学的价值和应用场景。掌握数据处理、清洗和探索的关键技能。熟悉大数据技术栈的核心组成和工作原理。掌握常用的机器学习算法原理和应用方法。培养解决实际问题的分析思维和实践能力。为进一步深入学习更高级的数据科学和大数据技术打下坚实的基础。在这个数据驱动的时代，掌握数据科学与大数据技术，就是掌握未来的钥匙。我们相信，通过阅读本书，您将开启一段精彩的数据探索之旅。

作者简介

作者:(美)奥弗·曼德勒维奇作者:凯西·斯特拉作者:道格拉斯·伊德理恩译者:唐金川

Ofer Mendelevitch是Lendup公司的数据科学副总裁，领导着Lendup的机器学习和高级分析小组。之前，Ofer是Hortonworks的数据科学总监，负责帮助Hortonworks的客户使用Hadoop和Spark数据科学应用于医疗保健、金融、零售和其他行业。Casey Stella是Hortonworks的首席数据科学家，领导着正在孵化开源Apache Metron网络安全项目的分析和数据科学团队。之前，Casey是Explorys医疗信息创业公司的架构师。Douglas Eadline是以Linux集群高性能计算(HPC)解决方案的实践者和高性能计算发展编年史撰写者开始职业生涯的。而后他以作家和咨询师的身份在高性能计算和数据分析行业撰写了很多大数据相关的文献。他也是《HadoopFUndamentaIs LiVeLessons，Second Edition》和《Hadoop 2 Quick—Start Guide：Learn the Essentials of Big Data Computingin the Apache Hadoop 2 Ecosystem》(均由Addison-Wesley出版)这两本书的作者。

目录信息

目录
目录
译者序
序
前言
致谢
关于作者
第一部分 Hadoop中的数据科学概览
第1章数据科学概述2
1.1 数据科学究竟是什么2
1.2 示例：搜索广告3
1.3 数据科学史一瞥4
1.3.1 统计学与机器学习4
1.3.2 互联网巨头的创新5
1.3.3 现代企业中的数据科学6
1.4 数据科学家的成长之路6
1.4.1 数据工程师7
1.4.2 应用科学家7
1.4.3 过渡到数据科学家角色8
1.4.4 数据科学家的软技能9
1.5 数据科学团队的组建10
1.6 数据科学项目的生命周期11
1.6.1 问正确的问题11
1.6.2 数据摄取12
1.6.3 数据清洗：注重数据质量12
1.6.4 探索数据和设计模型特征13
1.6.5 构建和调整模型13
1.6.6 部署到生产环境14
1.7 数据科学项目的管理14
1.8 小结15
第2章数据科学用例16
2.1 大数据—变革的驱动力16
2.1.1 容量：更多可用数据17
2.1.2 多样性：更多数据类型17
2.1.3 速度：快速数据摄取18
2.2 商业用例18
2.2.1 产品推荐18
2.2.2 客户流失分析19
2.2.3 客户细分19
2.2.4 销售线索的优先级20
2.2.5 情感分析20
2.2.6 欺诈检测21
2.2.7 预测维护22
2.2.8 购物篮分析22
2.2.9 预测医学诊断23
2.2.10 预测患者再入院23
2.2.11 检测异常访问24
2.2.12 保险风险分析24
2.2.13 预测油气井生产水平24
2.3 小结25
第3章 Hadoop与数据科学26
3.1 Hadoop 究竟为何物26
3.1.1 分布式文件系统27
3.1.2 资源管理器和调度程序28
3.1.3 分布式数据处理框架29
3.2 Hadoop的演进历史31
3.3 数据科学的Hadoop工具32
3.3.1 Apache Sqoop33
3.3.2 Apache Flume33
3.3.3 Apache Hive34
3.3.4 Apache Pig35
3.3.5 Apache Spark36
3.3.6 R37
3.3.7 Python38
3.3.8 Java机器学习软件包39
3.4 Hadoop为何对数据科学家有用39
3.4.1 成本有效的存储39
3.4.2 读取模式40
3.4.3 非结构化和半结构化数据40
3.4.4 多语言工具41
3.4.5 强大的调度和资源管理功能41
3.4.6 分布式系统抽象分层42
3.4.7 可扩展的模型创建42
3.4.8 模型的可扩展应用43
3.5 小结43
第二部分用Hadoop准备和可视化数据
第4章将数据导入Hadoop46
4.1 Hadoop数据湖46
4.2 Hadoop分布式文件系统47
4.3 直接传输文件到 HDFS48
4.4 将数据从文件导入Hive表49
4.5 使用Spark将数据导入Hive表52
4.5.1 使用Spark将CSV文件导入Hive52
4.5.2 使用Spark将JSON文件导入Hive54
4.6 使用Apache Sqoop获取关系数据55
4.6.1 使用Sqoop导入和导出数据55
4.6.2 Apache Sqoop版本更改56
4.6.3 使用Sqoop版本2：基本示例57
4.7 使用Apache Flume获取数据流63
4.8 使用Apache Oozie管理Hadoop工作和数据流67
4.9 Apache Falcon68
4.10 数据摄取的下一步是什么69
4.11 小结70
第5章使用 Hadoop 进行数据再加工 71
5.1 为什么选择Hadoop做数据再加工72
5.2 数据质量72
5.2.1 什么是数据质量72
5.2.2 处理数据质量问题73
5.2.3 使用Hadoop进行数据质量控制76
5.3 特征矩阵78
5.3.1 选择“正确”的特征78
5.3.2 抽样：选择实例79
5.3.3 生成特征80
5.3.4 文本特征81
5.3.5 时间序列特征84
5.3.6 来自复杂数据类型的特征84
5.3.7 特征操作85
5.3.8 降维86
5.4 小结88
第6章探索和可视化数据89
6.1 为什么要可视化数据89
6.1.1 示例：可视化网络吞吐量89
6.1.2 想象未曾发生的突破92
6.2 创建可视化93
6.2.1 对比图94
6.2.2 组成图96
6.2.3 分布图98
6.2.4 关系图99
6.3 针对数据科学使用可视化101
6.4 流行的可视化工具101
6.4.1 R101
6.4.2 Python：Matplotlib、Seaborn和其他102
6.4.3 SAS102
6.4.4 Matlab103
6.4.5 Julia103
6.4.6 其他可视化工具103
6.5 使用Hadoop可视化大数据103
6.6 小结104
第三部分使用Hadoop进行数据建模
第7章 Hadoop与机器学习106
7.1 机器学习概述106
7.2 术语107
7.3 机器学习中的任务类型107
7.4 大数据和机器学习108
7.5 机器学习工具109
7.6 机器学习和人工智能的未来110
7.7 小结110
第8章预测建模111
8.1 预测建模概述111
8.2 分类与回归112
8.3 评估预测模型113
8.3.1 评估分类器114
8.3.2 评估回归模型116
8.3.3 交叉验证117
8.4 有监督学习算法117
8.5 构建大数据预测模型的解决方案118
8.5.1 模型训练118
8.5.2 批量预测120
8.5.3 实时预测120
8.6 示例：情感分析121
8.6.1 推文数据集121
8.6.2 数据准备122
8.6.3 特征生成122
8.6.4 建立一个分类器125
8.7 小结126
第9章聚类127
9.1 聚类概述127
9.2 聚类的使用128
9.3 设计相似性度量128
9.3.1 距离函数129
9.3.2 相似函数129
9.4 聚类算法130
9.5 示例：聚类算法131
9.5.1 k均值聚类131
9.5.2 LDA131
9.6 评估聚类和选择集群数量132
9.7 构建大数据集群解决方案133
9.8 示例：使用LDA进行主题建模134
9.8.1 特征生成135
9.8.2 运行 LDA136
9.9 小结137
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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说实话，我之前尝试过几本同类书籍，它们大多是围绕某个特定软件或框架展开的“操作手册”。读完后我或许能跑通几个示例代码，但一旦脱离了书中的特定环境，我就彻底迷失了方向，感觉自己像个提线木偶。这本书的视角则完全不同，它似乎更关注“底层原理”和“通用方法论”。它的结构设计得极其精妙，更像是一部“武功秘籍”的内功心法总纲，而非具体的招式套路。它花了大量的篇幅去剖析数据分析流程中的每一个环节——从问题定义到结果解释——所蕴含的逻辑推理过程。我尤其欣赏它在统计学基础部分的处理方式，没有陷入纯粹的数学推导泥潭，而是聚焦于“如何正确地运用统计思维去指导数据探索”。例如，在讨论假设检验时，作者反复强调了“零假设”和“替代假设”的设定在实际业务场景中的微妙差异和重要性。这种对基础概念的扎实巩固，极大地增强了我面对未知问题时的信心和迁移能力。

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这本书的排版和用词选择透露出一种极为严谨但又充满活力的特质。纸张的质感很好，阅读体验舒适，这一点虽然是细节，但对于长时间阅读来说，绝对是一个加分项。内容层面，这本书的覆盖面广度令人印象深刻。它似乎想构建一个全景图，涵盖了从数据存储、处理到高级建模的整个生态。我惊喜地发现，书中对新兴技术如流式计算和图数据库的介绍，并非是简短的脚注式提及，而是给予了相当的篇幅进行深入浅出的讲解，并且巧妙地将其与传统的数据仓库概念进行了对比分析。这种对历史脉络和未来趋势的梳理，使得读者能够更清晰地定位自己所学的知识在整个行业发展中的位置。它不是在教你“过时”的技术，而是在培养你能快速适应未来变化的“数据思维框架”。这本书的价值在于，它提供的是一个稳固的知识地基，而非空中楼阁。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色调配上流动的光影，让人立刻联想到数据的海洋。初翻开目录时，我心里是既期待又有些忐忑的。期待的是能系统地梳理我对这个领域一知半解的知识体系，忐忑的是害怕内容过于艰深晦涩，超出了我目前的基础水平。然而，深入阅读后，我发现作者在内容组织上花了大量的巧思。它并非那种枯燥的教科书堆砌，而是像一位经验丰富的老船长，带着我们这群初出茅庐的学徒，一步步地认识这片广阔的数据领域。开篇对“数据”本身的哲学思考，就足够耐人寻味，它不仅仅是告诉你什么是数据，而是引导你去思考数据的价值、局限性以及它在现代社会中的地位。随后，对技术栈的介绍也做到了恰到好处的平衡，既没有过度沉溺于某一种特定工具的语法细节，也没有流于泛泛而谈的概念罗列。特别是关于数据采集和清洗的章节，作者用非常生动的案例展示了“脏数据”的现实危害，让人印象深刻。整个阅读过程，更像是一场循序渐进的“数据素养”的培养，而不是简单的技能训练。这种对底层逻辑的重视，是我认为这本书最宝贵的地方之一。

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我得说，这本书的行文风格简直是一股清流。它没有采用那种一本正经的学术腔调，而是带着一种鼓励探索和批判性思维的语气。读起来完全没有压力，更像是跟一位非常博学的同行在咖啡馆里进行一次深入的交流。作者非常擅长使用类比和图示来解释复杂的算法和模型。比如，在解释高维数据可视化时，他没有直接抛出复杂的数学公式，而是构建了一个“虚拟会议室”的场景，用不同与会者的位置来比喻特征空间，瞬间就将抽象的概念具象化了。这一点对于我这种偏向直觉理解的学习者来说，简直是福音。更值得称赞的是，书中对于“伦理”和“偏见”问题的探讨，占据了相当的篇幅。在当前人工智能飞速发展的背景下，这些话题越来越重要，但很多入门书籍往往一带而过。这本书却勇敢地直面了这些挑战，引导读者思考技术背后的社会责任，这种深度和广度，让人对作者的专业素养和人文关怀深感敬佩。它教给我的，不仅仅是“如何做”，更是“为什么这么做”以及“不应该做什么”。

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阅读这本书的体验，是那种一步步建立起自信的过程。起初我对一些高级机器学习模型的内在机制感到畏惧，总觉得那些公式背后隐藏着某种神秘力量。然而，作者在介绍这些模型时，采取了“先概念，后数学，再应用”的递进策略。他会先用一个贴近生活的场景来解释模型的目标，然后才引入必要的数学表达，并且总是紧跟着一个具体的、可操作的案例去验证这个数学表达的实际意义。这种“知其所以然”的教学方法，极大地消除了我对“黑箱”模型的恐惧感。此外，书中很多地方都附带了“实践建议”的小贴士，这些建议往往是作者多年经验的总结，比如在调试模型时应该优先检查哪几个参数，或者在面对数据不平衡时有哪些“取巧但有效”的初步策略。这些“过来人”的经验分享，比单纯的理论阐述要珍贵得多，让我感觉这本书不仅是一本教材，更像是一位导师在身边耳提面命，指导我如何避开初学者常犯的陷阱。

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