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数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示
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数据科学和大数据分析是指利用数据的力量来发现新的见解。本书涵盖了数据科学涉及的行为广度以及所使用的方法和工具。本书内容侧重于任何行业和技术环境中都会用到的概念、原理和实际应用,并通过开源软件来分析案例,以帮助读者更好地理解。 本书将帮助您: 成为数据科学团队中的一名贡献者; 部署结构化的生命周期方法来分析数据问题; 应用合适的分析技术和工具来分析大数据; 学习如何用数据来讲一个动人的故事,以推动商业行为; 备考EMC Proven Professional数据科学家认证。
数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念,关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书,它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。 《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为12章,主要内容包括大数据分析的简单介绍,数据分析生命周期的各个阶段,使用R语言进行基本的数据分析,以及高级的分析理论和方法,主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分类、时间序列分析、文本分析等方法。此外,本书还涵盖了用来进行高级数据分析所使用的技术和工具,比如MapReduce和Hadoop、数据库内分析等。 《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》内容详细,示例丰富,侧重于理论与练习的结合,因此比较适合对大数据分析、数据科学感兴趣的人员阅读,有null
作者简介 David Dietrich是EMC Education Services的数据科学教育团队的负责人,他领导着大数据分析和数据科学相关的课程、策略和课程开发工作。他参与编写了EMC数据科学课程的首门课程,以及两门额外的EMC课程(以向领导和管理人员讲授大数据和数据科学为主),而且还是本书的作者兼编辑。他在数据科学、数据隐私和云计算领域已经申请了14项专利。 David曾指导若干所大学开设数据分析相关的课程项目,而且还经常在会议和行业活动中发表演讲。他还是波士顿地区几所大学的客座讲师。他的作品已被精选到包括福布斯杂志、哈佛商业评论以及由美国马萨诸塞州长Deval Patrick委托起草的2014 马萨诸塞大数据报告等内在的主流出版物中。 David在分析和技术领域已经浸淫了近20年。在其职业生涯中,他曾在多家财富500强公司工作过,出任多个与数据分析相关的职位,其中包括管理分析和运null
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