大學計算機基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:280

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出版時間:2009-5

價格:29.00元

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isbn號碼:9787300103488

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機基礎
• 大學教材
• 高等教育
• 計算機科學
• 信息技術
• 入門教程
• 基礎知識
• 學科教材
• 專業課程
• 計算機原理

好的，這是一份為您定製的圖書簡介，該書名為《現代數據科學導論：從理論到實踐》，聚焦於當前數據科學領域的核心概念、方法論和前沿技術，完全不涉及《大學計算機基礎》的內容。 --- 《現代數據科學導論：從理論到實踐》 大數據時代的思維基石與實戰指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步與商業決策的核心資産。《現代數據科學導論：從理論到實踐》旨在為有誌於在數據科學領域深耕的讀者，構建一個全麵、係統且高度實用的知識框架。本書不僅僅是工具或技術的堆砌，更是對數據科學思維範式的深入探討，引導讀者掌握如何將原始數據轉化為可操作的商業洞察和科學發現。 本書的結構設計充分考慮瞭從理論基礎到復雜應用的完整學習路徑，共分為五大部分，涵蓋瞭數據科學的完整生命周期。 --- 第一部分：數據科學的理論基石與研究範式 (The Foundational Pillars) 本部分著重於確立數據科學的學科地位和核心哲學。我們首先探討數據科學的定義、曆史演進及其在不同行業中的角色定位，明確其與傳統統計學、計算機科學之間的交叉與區彆。 1.1 數據科學的學科範疇與哲學思辨： 深入剖析“洞察驅動”的研究範式，討論數據倫理、隱私保護（如GDPR、CCPA等法規的原理性影響）和算法的公平性問題。我們強調，優秀的數據科學傢必須具備批判性思維，能夠質疑數據的來源、潛在的偏差及其對決策的深遠影響。 1.2 統計學基礎的現代重塑： 鑒於現代數據量級的變化，本章重新審視瞭核心統計概念，如概率分布的局限性與魯棒性、假設檢驗在海量數據下的有效性，以及貝葉斯推斷在處理不確定性和先驗知識時的強大能力。重點闡述瞭從“顯著性檢驗”到“效應量評估”的思維轉變。 1.3 實驗設計與因果推斷： 掌握如何設計嚴謹的A/B測試，理解隨機對照試驗（RCT）的黃金標準地位。更進一步，本書詳細介紹瞭在無法進行完美隨機化實驗的場景下，如何運用傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、工具變量（Instrumental Variables, IV）等準實驗方法，以期更接近於發現數據的真實因果關係，而非僅僅是相關性。 --- 第二部分：數據獲取、清洗與工程化 (Data Engineering & Preparation Mastery) 高質量的數據是成功分析的前提。本部分是數據科學傢的“苦功”所在，教授如何高效、可靠地處理復雜、異構的數據集。 2.1 現代數據存儲架構解析： 介紹麵嚮大規模分析的數據庫範式，對比關係型數據庫（RDBMS）的局限性與NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）在處理半結構化和非結構化數據時的優勢。著重講解數據倉庫（Data Warehouse）與數據湖（Data Lake）的概念差異及其在企業數據戰略中的作用。 2.2 ETL/ELT流程的自動化與優化： 詳細解析數據抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和加載（Loading）的完整流程。本書側重於使用現代化的工作流管理工具（如Apache Airflow的原理與應用框架）來編排復雜的數據管道，確保數據流動的健壯性和可重復性。 2.3 缺失值、異常值與特徵工程的藝術： 深入探討比簡單插補更高級的缺失值處理策略（如多重插補MICE）。特徵工程部分不僅限於簡單的變量變換，更關注如何從時間序列、文本和圖像數據中自動或半自動地提取齣具有高預測能力的潛在特徵，這是模型性能突破的關鍵環節。 --- 第三部分：核心機器學習算法的深度解析 (Core Machine Learning Algorithms) 本部分是本書的核心技術闆塊，旨在超越API調用層麵，深入理解主流監督學習、無監督學習及集成方法的內在機製。 3.1 監督學習的精細化建模： 綫性與非綫性模型： 從邏輯迴歸到廣義加性模型（GAMs），理解模型的可解釋性與復雜性之間的權衡。 決策樹與集成學習的飛躍： 詳述隨機森林、提升樹（Gradient Boosting Machines, GBM）的工作原理，並著重對比XGBoost、LightGBM和CatBoost在速度、精度和對稀疏數據的處理能力上的差異與優化策略。 3.2 非監督學習與模式發現： 探討聚類算法（如DBSCAN的密度概念、層次聚類的樹狀圖解讀），以及降維技術（如t-SNE在可視化中的應用，以及UMAP在保持局部結構方麵的優勢）。 3.3 模型評估與選擇的嚴謹性： 深入講解超越準確率（Accuracy）的評估指標，如PR麯綫、ROC麯綫的深入解讀，以及校準（Calibration）在概率預測中的重要性。重點討論交叉驗證策略（如時間序列的滾動驗證）的選擇。 --- 第四部分：深度學習與前沿技術應用 (Deep Learning & Advanced Applications) 隨著計算能力的提升，深度學習已成為解決復雜模式識彆問題的首選工具。本部分將數據科學的視角拓展到神經網絡的構建與優化。 4.1 神經網絡基礎與優化器： 詳解前饋網絡（FNN）的反嚮傳播機製，介紹激活函數（如ReLU、Swish）的選擇依據。重點對比Adam、RMSprop等自適應學習率優化器的收斂特性與實際效果。 4.2 序列數據與自然語言處理（NLP）： 介紹循環神經網絡（RNN）及其改進（LSTM/GRU）在時間序列建模中的應用。重點講解基於注意力機製的Transformer架構（BERT、GPT係列模型的核心原理），及其在文本錶示學習中的革命性影響。 4.3 計算機視覺基礎： 闡述捲積神經網絡（CNN）如何通過捲積層、池化層和全連接層提取空間特徵。介紹遷移學習（Transfer Learning）在預訓練模型（如ResNet, VGG）上的應用策略。 --- 第五部分：模型部署、可解釋性與科學溝通 (Deployment, Explainability, and Communication) 一個卓越的數據科學項目必須能夠落地並被業務部門理解。《現代數據科學導論》的收官部分聚焦於將模型轉化為實際價值。 5.1 模型可解釋性（XAI）： 解釋“黑箱”模型的必要性。係統介紹事後解釋方法，如局部可解釋模型無關解釋（LIME）和SHAP值（SHapley Additive exPlanations），使讀者能夠量化單個特徵對模型預測的貢獻。 5.2 生産環境中的模型管理（MLOps精要）： 討論模型版本控製、模型漂移（Model Drift）的監控與再訓練策略。介紹容器化技術（如Docker）和雲平颱服務（如SageMaker, Vertex AI）在自動化部署流水綫中的作用。 5.3 洞察的有效溝通： 強調數據敘事（Data Storytelling）的重要性。本書提供瞭一套結構化的溝通框架，指導數據科學傢如何將復雜的數學結論轉化為清晰、有說服力的商業報告和可視化圖錶，確保技術成果能夠真正影響決策。 --- 本書特色： 理論深度與工程實踐並重： 確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”。 注重批判性思維訓練： 鼓勵讀者在麵對任何數據或模型結果時，都能提齣質疑並探究其背後的假設。 緊跟行業前沿： 內容覆蓋瞭從因果推斷到Transformer架構等最新進展。 《現代數據科學導論：從理論到實踐》是數據分析師、商業智能專傢、軟件工程師以及所有希望掌握下一代數據驅動決策能力的專業人士的必備參考書。閱讀此書，您將獲得駕馭復雜數據環境的綜閤能力。

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