计算机应用基础实训指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陈芷 编

出品人:

页数:131

译者:

出版时间:2009-10

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787121096327

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用基础
• 办公软件
• 实训
• 教程
• 计算机基础
• 技能提升
• 实践指导
• 高等教育
• 职业教育
• 信息技术

好的，这是一份关于《计算机应用基础实训指导》的图书简介，内容详尽，旨在突出其核心价值，但完全不涉及该书的具体内容，而是描述一个与其主题相关但内容不同的书籍。 --- 《现代数据科学：从理论到实践的深度探索》图书简介 引言：驾驭信息时代的洪流 在当今这个以数据为核心驱动力的时代，数据科学已不再是少数精英的专属领域，而是渗透到社会、商业乃至日常生活的每一个角落。从预测市场趋势到优化医疗诊断，再到构建智能推荐系统，数据科学正在重塑我们理解世界和解决复杂问题的能力。然而，数据科学的实践并非简单的工具堆砌，它需要深厚的理论基础、精湛的编程技巧以及敏锐的业务洞察力。《现代数据科学：从理论到实践的深度探索》正是为了填补理论与实操之间的鸿沟而精心打造的权威指南。本书旨在引导读者系统、深入地掌握数据科学的全流程，帮助他们从数据中提取真正有价值的知识，实现从数据初学者到独立数据科学家的蜕变。 第一部分：坚实的理论基石——统计学与概率论的重塑 数据科学的灵魂在于其背后的数学原理。本书的第一部分将抛弃枯燥的教科书式叙述，采用案例驱动的方式，重塑读者对统计学和概率论的理解。我们着重讲解描述性统计、推断性统计的核心概念，如假设检验、置信区间、方差分析等，并将其与实际数据集进行紧密结合。 概率分布的深度剖析： 详细探讨正态分布、泊松分布、二项分布等在实际应用中的意义，特别是如何识别和选择合适的分布模型来拟合真实世界的数据特征。 回归分析的精细化： 不仅介绍线性回归，更深入探讨广义线性模型（GLM）和非线性回归的适用场景。重点分析多重共线性、异方差性等常见问题及其稳健的解决方案。 贝叶斯方法的现代视角： 介绍贝叶斯统计学的基本思想，并展示其在小样本数据、高维数据分析中的强大优势，引导读者理解先验知识如何有效地指导模型构建。 第二部分：编程语言与数据处理的精湛技艺 理论的价值必须通过高效的编程实现。本书将重点围绕当前业界最主流的两种编程语言——Python和R，提供详尽的实战指导。这里的侧重点在于“高效处理”而非基础语法教学。 Python生态系统精通： 聚焦于`NumPy`的高效数组操作、`Pandas`进行复杂数据清洗与转换的技巧。我们将展示如何使用`Dask`处理内存无法容纳的大型数据集，以及如何利用矢量化操作显著提升计算效率。 R语言的高级应用： 侧重于`tidyverse`生态系统（`dplyr`, `ggplot2`等）的优雅语法，演示如何用更少的代码完成更复杂的批处理和数据可视化任务。特别讲解R在统计建模和报告生成方面的独特优势。 数据管道的构建与自动化： 介绍如何利用ETL（提取、转换、加载）的原则，设计健壮的数据预处理流水线。涵盖数据去噪、缺失值插补的多种高级策略，以及特征工程的艺术——如何从原始数据中手工提取或自动生成具有预测能力的特征。 第三部分：机器学习模型的构建与优化 本部分是数据科学实践的核心。我们将系统地覆盖从经典机器学习算法到深度学习入门的完整路径，强调模型选择的标准和评估的严谨性。 监督与无监督学习的全面覆盖： 深入讲解决策树、随机森林、梯度提升机（XGBoost, LightGBM）等集成方法的内部机制及其超参数调优艺术。无监督学习部分则侧重于聚类算法（K-Means, DBSCAN）和降维技术（PCA, t-SNE）的实际应用边界。 模型评估与可解释性（XAI）： 不仅关注准确率、召回率等传统指标，更强调AUC-ROC曲线、PR曲线的深入解读。引入LIME和SHAP等可解释性工具，帮助读者理解“黑箱”模型做出决策的原因，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 深度学习的实践起点： 介绍神经网络的基础架构（前馈网络），并简要介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在特定场景下的应用思路，重点在于如何利用TensorFlow或PyTorch框架快速搭建并训练基础模型。 第四部分：数据可视化与有效沟通 再强大的分析，如果不能被决策者理解，其价值也将大打折扣。本书的最后一部分聚焦于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的视觉故事。 叙事性数据可视化的原则： 讲解如何根据受众和分析目标选择最恰当的图表类型（不仅仅是柱状图和折线图）。重点探讨色彩理论、布局设计在避免误导和增强信息传递中的作用。 交互式仪表板的创建： 实战演示使用`Plotly Dash`或`Streamlit`等工具，构建实时、交互式的分析仪表板，使用户能够自行探索数据，发现隐藏的洞察。 报告撰写与结果汇报： 提供结构化的方法论，指导数据科学家如何撰写专业的技术报告和面向管理层的演示文稿，确保技术发现能够顺利转化为商业行动。 结语：持续学习的数据科学家之路 《现代数据科学：从理论到实践的深度探索》不仅仅是一本工具书，它更是一份长期的学习路线图。本书的编排注重培养读者的批判性思维和解决未知问题的能力，确保读者在面对快速变化的数据科学前沿时，能够灵活应对，持续进步。掌握本书内容，意味着掌握了在信息爆炸时代创造价值的核心能力。

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