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人人可懂的數據科學

作者：(愛爾蘭)約翰·D.凱萊赫//布倫丹·蒂爾尼|譯者:張世武//黃元勛
出版社：機械工業
ISBN：9787111637264

出版日期：2019/10/01
裝幀：平裝
頁數：210

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

本書從數據科學發展演化史，數據科學定義，數據、數據集，數據科學生態系統，機器學習，數據科學標準任務，隱私與道德，發展趨勢等角度，對數據科學展開了精彩的闡述。
本書精準界定了數據科學的術語、任務、生命周期，並介紹了主流的數據科學生態技術，以及決策樹、回歸分析、神經網路、深度學習等常見機器學習演算法。同時也涵蓋隱私、數據道德等方面的話題，介紹了數據科學可能引發的隱私泄露、人為歧視、不公平，以及歐盟、美國等組織或國家針對數據因素保護、數據道德的立法。

作者介紹

(愛爾蘭)約翰·D.凱萊赫//布倫丹·蒂爾尼|譯者:張世武//黃元勛

譯者序
前言
致謝
作者簡介
第1章  什麼是數據科學
  1.1  數據科學簡史
    1.1.1  數據收集簡史
    1.1.2  數據分析簡史
    1.1.3  數據科學的產生與發展
  1.2  數據科學用於何處
    1.2.1  銷售和營銷中的數據科學
    1.2.2  數據科學在政府中的應用
    1.2.3  數據科學在競技體育中的應用
  1.3  為什麼是現在
  1.4  關於數據科學的神話
第2章  什麼是數據，什麼是數據集
  2.1  關於數據的觀點
  2.2  數據可以積累，而智慧不能
  2.3  CRISP-DM
第3章  數據科學生態系統
  3.1  將演算法遷移至數據
    3.1.1  傳統資料庫與現代的傳統資料庫
    3.1.2  大數據架構
    3.1.3  混合資料庫世界
  3.2  數據準備和集成
第4章  機器學習
  4.1  有監督學習與無監督學習
  4.2  學習預測模型
    4.2.1  相關性不等同於因果，但它有時非常有用
    4.2.2  線性回歸
    4.2.3  神經網路與深度學習
    4.2.4  決策樹
  4.3  數據科學中的偏差
  4.4  評估模型：泛化而不是記憶
  4.5  摘要
第5章  標準的數據科學任務
  5.1  誰是我們的目標客戶（聚類）
  5.2  這是欺詐嗎（異常值檢測）
  5.3  你要配份炸薯條嗎（關聯規則挖掘）
  5.4  流失還是不流失，這是一個問題（分類）
  5.5  它價值幾何（回歸）
第6章  隱私與道德
  6.1  商業利益與個人隱私
    6.1.1  數據科學的道德啟示：畫像與歧視
    6.1.2  數據科學的道德含義：創建一個全景監獄
  6.2  隱私保護
    6.2.1  保護隱私的計算方法
    6.2.2  規範數據使用和保護隱私的法律框架
  6.3  通往道德的數據科學之路
第7章  未來趨勢與成功準則

  7.1  醫療數據科學
  7.2  智慧城市
  7.3  數據科學項目準則：為什麼會成功或失敗
  7.4  終極思考
術語表
延伸閱讀
參考文獻

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