具体描述
《大学计算机基础》从教学实际需求出发，侧重培养学生的创新精神和实践能力。在注重系统性、科学性的基础上重点突出了实用性和可操作性，使学生快速掌握计算机应用的基础知识，具备操作计算机、使用现代化办公软件、进行网络操作和使用常用工具软件等基本能力。全书共分7章，包括计算机基础知识、中文操作系统Windows XP、文字处理软件Word 2003、电子表格软件Excel 2003、演示文稿制作软件PowerPoint 2003、计算机网络应用基础和常用工具软件等内容。另外，《大学计算机基础》各章都安排有大量练习题，部分章节还安排有上机实战，并在全书最后提供了习题参考答案，以方便学生学习，从而巩固和提高所学知识。《大学计算机基础》内容新颖、安排合理、通俗易懂、实例丰富、图文并茂，既注重基础，又突出实用性。适合作为各类职业院校、大中专院校及计算机培训学校的公共基础课的教材，也可作为各类办公人员、广大计算机爱好者和初学者的参考用书。
好的，这是一份为您定制的图书简介，该书名为《现代数据科学导论：从理论到实践》，聚焦于当前数据科学领域的核心概念、方法论和前沿技术，完全不涉及《大学计算机基础》的内容。 --- 《现代数据科学导论：从理论到实践》 大数据时代的思维基石与实战指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。《现代数据科学导论：从理论到实践》旨在为有志于在数据科学领域深耕的读者，构建一个全面、系统且高度实用的知识框架。本书不仅仅是工具或技术的堆砌，更是对数据科学思维范式的深入探讨，引导读者掌握如何将原始数据转化为可操作的商业洞察和科学发现。 本书的结构设计充分考虑了从理论基础到复杂应用的完整学习路径，共分为五大部分，涵盖了数据科学的完整生命周期。 --- 第一部分：数据科学的理论基石与研究范式 (The Foundational Pillars) 本部分着重于确立数据科学的学科地位和核心哲学。我们首先探讨数据科学的定义、历史演进及其在不同行业中的角色定位，明确其与传统统计学、计算机科学之间的交叉与区别。 1.1 数据科学的学科范畴与哲学思辨： 深入剖析“洞察驱动”的研究范式，讨论数据伦理、隐私保护（如GDPR、CCPA等法规的原理性影响）和算法的公平性问题。我们强调，优秀的数据科学家必须具备批判性思维，能够质疑数据的来源、潜在的偏差及其对决策的深远影响。 1.2 统计学基础的现代重塑： 鉴于现代数据量级的变化，本章重新审视了核心统计概念，如概率分布的局限性与鲁棒性、假设检验在海量数据下的有效性，以及贝叶斯推断在处理不确定性和先验知识时的强大能力。重点阐述了从“显著性检验”到“效应量评估”的思维转变。 1.3 实验设计与因果推断： 掌握如何设计严谨的A/B测试，理解随机对照试验（RCT）的黄金标准地位。更进一步，本书详细介绍了在无法进行完美随机化实验的场景下，如何运用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、工具变量（Instrumental Variables, IV）等准实验方法，以期更接近于发现数据的真实因果关系，而非仅仅是相关性。 --- 第二部分：数据获取、清洗与工程化 (Data Engineering & Preparation Mastery) 高质量的数据是成功分析的前提。本部分是数据科学家的“苦功”所在，教授如何高效、可靠地处理复杂、异构的数据集。 2.1 现代数据存储架构解析： 介绍面向大规模分析的数据库范式，对比关系型数据库（RDBMS）的局限性与NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在处理半结构化和非结构化数据时的优势。着重讲解数据仓库（Data Warehouse）与数据湖（Data Lake）的概念差异及其在企业数据战略中的作用。 2.2 ETL/ELT流程的自动化与优化： 详细解析数据抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Loading）的完整流程。本书侧重于使用现代化的工作流管理工具（如Apache Airflow的原理与应用框架）来编排复杂的数据管道，确保数据流动的健壮性和可重复性。 2.3 缺失值、异常值与特征工程的艺术： 深入探讨比简单插补更高级的缺失值处理策略（如多重插补MICE）。特征工程部分不仅限于简单的变量变换，更关注如何从时间序列、文本和图像数据中自动或半自动地提取出具有高预测能力的潜在特征，这是模型性能突破的关键环节。 --- 第三部分：核心机器学习算法的深度解析 (Core Machine Learning Algorithms) 本部分是本书的核心技术板块，旨在超越API调用层面，深入理解主流监督学习、无监督学习及集成方法的内在机制。 3.1 监督学习的精细化建模： 线性与非线性模型： 从逻辑回归到广义加性模型（GAMs），理解模型的可解释性与复杂性之间的权衡。 决策树与集成学习的飞跃： 详述随机森林、提升树（Gradient Boosting Machines, GBM）的工作原理，并着重对比XGBoost、LightGBM和CatBoost在速度、精度和对稀疏数据的处理能力上的差异与优化策略。 3.2 非监督学习与模式发现： 探讨聚类算法（如DBSCAN的密度概念、层次聚类的树状图解读），以及降维技术（如t-SNE在可视化中的应用，以及UMAP在保持局部结构方面的优势）。 3.3 模型评估与选择的严谨性： 深入讲解超越准确率（Accuracy）的评估指标，如PR曲线、ROC曲线的深入解读，以及校准（Calibration）在概率预测中的重要性。重点讨论交叉验证策略（如时间序列的滚动验证）的选择。 --- 第四部分：深度学习与前沿技术应用 (Deep Learning & Advanced Applications) 随着计算能力的提升，深度学习已成为解决复杂模式识别问题的首选工具。本部分将数据科学的视角拓展到神经网络的构建与优化。 4.1 神经网络基础与优化器： 详解前馈网络（FNN）的反向传播机制，介绍激活函数（如ReLU、Swish）的选择依据。重点对比Adam、RMSprop等自适应学习率优化器的收敛特性与实际效果。 4.2 序列数据与自然语言处理（NLP）： 介绍循环神经网络（RNN）及其改进（LSTM/GRU）在时间序列建模中的应用。重点讲解基于注意力机制的Transformer架构（BERT、GPT系列模型的核心原理），及其在文本表示学习中的革命性影响。 4.3 计算机视觉基础： 阐述卷积神经网络（CNN）如何通过卷积层、池化层和全连接层提取空间特征。介绍迁移学习（Transfer Learning）在预训练模型（如ResNet, VGG）上的应用策略。 --- 第五部分：模型部署、可解释性与科学沟通 (Deployment, Explainability, and Communication) 一个卓越的数据科学项目必须能够落地并被业务部门理解。《现代数据科学导论》的收官部分聚焦于将模型转化为实际价值。 5.1 模型可解释性（XAI）： 解释“黑箱”模型的必要性。系统介绍事后解释方法，如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值（SHapley Additive exPlanations），使读者能够量化单个特征对模型预测的贡献。 5.2 生产环境中的模型管理（MLOps精要）： 讨论模型版本控制、模型漂移（Model Drift）的监控与再训练策略。介绍容器化技术（如Docker）和云平台服务（如SageMaker, Vertex AI）在自动化部署流水线中的作用。 5.3 洞察的有效沟通： 强调数据叙事（Data Storytelling）的重要性。本书提供了一套结构化的沟通框架，指导数据科学家如何将复杂的数学结论转化为清晰、有说服力的商业报告和可视化图表，确保技术成果能够真正影响决策。 --- 本书特色： 理论深度与工程实践并重： 确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 注重批判性思维训练： 鼓励读者在面对任何数据或模型结果时，都能提出质疑并探究其背后的假设。 紧跟行业前沿： 内容覆盖了从因果推断到Transformer架构等最新进展。 《现代数据科学导论：从理论到实践》是数据分析师、商业智能专家、软件工程师以及所有希望掌握下一代数据驱动决策能力的专业人士的必备参考书。阅读此书，您将获得驾驭复杂数据环境的综合能力。
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