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醉染图书人人可懂的数据科学9787111637264
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译者序
前言
致谢
作者简介
章什么是数据科学
1.1数据科学简史
1.1.1数据收集简史
1.1.2数据分析简史
1.1.3数据科学的产生与发展
1.2数据科学用于何处
1.2.1销售和营销中的数据科学
1.2.2数据科学在中的应用
1..数据科学在竞技体育中的应用
1.3为什么是现在
1.4关于数据科学的神话
第2章什么是数据,什么是数据集
2.1关于数据的观点
2.2数据可以积累,而智慧不能
.CRISP-DM
第3章数据科学生态系统
3.1将算法迁移至数据
3.1.1传统数据库与现代的传统数据库
3.1.2大数据架构
3.1.3混合数据库世界
3.2数据准备和集成
第4章机器学习
4.1有监督学习与无监督学习
4.2学习预测模型
4.2.1相关不等同于因果,但它有时有用
4.2.2线回归
4..神经网络与深度学习
4.2.4决策树
4.3数据科学中的偏差
4.4评估模型:泛化而不是记忆
4.5摘要
第5章标准的数据科学任务
5.1谁是我们的目标客户(聚类)
5.2这是欺诈吗(异常值检测)
5.3你要配份炸薯条吗(关联规则挖掘)
5.4流失还是不流失,这是一个问题(分类)
5.5它价值几何(回归)
第6章隐私与道德
6.1商业利益与个人隐私
6.1.1数据科学的道德启示:画像与歧视
6.1.2数据科学的道德含义:创建一个全景监狱
6.2隐私保护
6.2.1保护隐私的计算方法
6.2.2规范数据使用和保护隐私的法律框架
6.3通往道德的数据科学之路
第7章未来趋势与成功准则
7.1医疗数据科学
7.2智慧城市
7.3数据科学项目准则:为什么会成功或失败
7.4思考
术语表
延伸阅读
参考文献
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