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數據科學導論(高等學校新工科電腦類專業系列教材)

  • 作者：編者:李旭//胡爾西代姆·伊米提//趙新元|責編:曹攀
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560676982
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：198
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書闡述了數據科學相關內容，旨在幫助讀者了解數據科學知識，培養讀者的數據科學意識。全書共8章，內容包括數據科學概述、數據科學的數學基礎、Python語言基礎、數據處理概述、數據科學的模型、大數據處理技術、數據可視化、數據安全等。
    通過學習，讀者能夠了解數據科學涉及的相關知識，並能運用相關工具來處理數據，從而為後續的學習和研究奠定堅實的基礎。
    本書可作為高等院校數據科學導論課程的教材或教學參考書，為教師的教學和學生的學習提供有力支持。同時，對於那些在數據分析和軟體編程領域已經積累了一定實際經驗的人員，本書也具有一定的參考價值。
作者介紹
編者:李旭//胡爾西代姆·伊米提//趙新元|責編:曹攀
目錄
第1章  數據科學概述
  1.1  數據與大數據
    1.1.1  數據
    1.1.2  大數據
  1.2  數據科學
    1.2.1  數據科學的概念
    1.2.2  數據科學的研究內容
    1.2.3  數據科學與其他學科的聯繫
    1.2.4  數據科學的應用
    1.2.5  數據科學的發展方向
  1.3  數據科學家
本章小結
  習題1
第2章  數據科學的數學基礎
  2.1  線性代數
    2.1.1  矩陣的基本概念
    2.1.2  矩陣的運算
    2.1.3  矩陣的初等變換
    2.1.4  奇異值分解
  2.2  圖論基礎
    2.2.1  圖論的基本概念
    2.2.2  圖的最短路徑解決方案
    2.2.3  深度優先搜索策略
  2.3  微積分
    2.3.1  導數與微分
    2.3.2  矩陣求導
    2.3.3  積分
  2.4  概率與數理統計
    2.4.1  隨機事件的概率
    2.4.2  隨機變數及其數字特徵
    2.4.3  統計學
    2.4.4  蒙特卡洛法
  2.5  集合論
    2.5.1  集合代數
    2.5.2  二元關係
    2.5.3  關係閉包
本章小結
  習題2
第3章  Python語言基礎
  3.1  Python語言概述
    3.1.1  Python簡介
    3.1.2  Python的發展歷程
    3.1.3  Python的安裝與運行
    3.1.4  編寫Python程序
  3.2  Python的編程基礎
    3.2.1  常量和變數
    3.2.2  基本數據類型
    3.2.3  註釋
  3.3  程序控制結構
    3.3.1  選擇結構

    3.3.2  循環結構
  3.4  函數與模塊
    3.4.1  函數
    3.4.2  模塊
本章小結
  習題3
第4章  數據處理概述
  4.1  數據採集
    4.1.1  數據採集的概念與意義
    4.1.2  數據採集的數據源
    4.1.3  數據採集的方法
    4.1.4  數據採集的流程
  4.2  數據預處理
    4.2.1  數據預處理的概念與意義
    4.2.2  數據預處理的工具
    4.2.3  數據預處理的流程
  4.3  數據清洗
  4.4  數據集成
  4.5  數據變換
  4.6  數據歸約
  4.7  數據標注
本章小結
  習題4
第5章  機器學習
  5.1  機器學習概述
  5.2  分類學習
    5.2.1  分類學習概述
    5.2.2  決策樹分類
    5.2.3  貝葉斯分類
    5.2.4  支持向量機分類
    5.2.5  分類學習的應用
  5.3  回歸學習
    5.3.1  回歸學習概述
    5.3.2  線性回歸
    5.3.3  邏輯回歸
    5.3.4  回歸學習的應用
  5.4  聚類學習
    5.4.1  聚類學習概述
    5.4.2  劃分聚類
    5.4.3  層次聚類
    5.4.4  密度聚類
    5.4.5  聚類學習的應用
  5.5  神經網路與深度學習
    5.5.1  神經網路
    5.5.2  深度學習
    5.5.3  神經網路與深度學習的應用
  5.6  集成學習
    5.6.1  集成學習概述
    5.6.2  序列化方法
    5.6.3  並行化方法

本章小結
  習題5
第6章  大數據處理技術
  6.1  雲計算
    6.1.1  雲計算的概念
    6.1.2  雲計算的服務類型
    6.1.3  雲計算的部署方式
    6.1.4  雲計算平台
    6.1.5  虛擬化技術
  6.2  Hadoop及其生態系統
    6.2.1  Hadoop簡介
    6.2.2  Hadoop的特點
    6.2.3  HDFS文件系統
    6.2.4  YARN資源管理器
    6.2.5  MapReduce計算模型
    6.2.6  Hadoop生態系統
  6.3  Spark及其生態系統
    6.3.1  Spark簡介
    6.3.2  Spark的特點
    6.3.3  Spark生態系統
    6.3.4  RDD運算元
  6.4  應用案例
本章小結
  習題6
第7章  數據可視化
  7.1  數據可視化概述
    7.1.1  數據可視化的概念
    7.1.2  數據可視化的發展歷程
    7.1.3  數據可視化的作用
    7.1.4  數據可視化的特徵
  7.2  數據可視化圖表
    7.2.1  數據可視化圖表的組成元素
    7.2.2  常見數據可視化圖表類型
    7.2.3  數據可視化圖表的選擇與設計原則
  7.3  數據可視化工具
    7.3.1  常用數據可視化工具
    7.3.2  數據可視化工具選擇技巧
  7.4  數據可視化技術
    7.4.1  數據可視化技術基礎
    7.4.2  數據可視化技術的應用
    7.4.3  數據可視化技術的挑戰
本章小結
  習題7
第8章  數據安全
  8.1  數據安全概述
    8.1.1  傳統數據安全
    8.1.2  大數據安全
    8.1.3  數據安全典型案例
  8.2  大數據隱私
    8.2.1  大數據隱私問題

    8.2.2  數據與演算法的透明性
    8.2.3  大數據隱私保護政策
  8.3  大數據安全和隱私保護相關技術
    8.3.1  大數據安全相關技術
    8.3.2  大數據隱私保護相關技術
  8.4  數據備份
    8.4.1  數據備份的概念
    8.4.2  數據備份的功能
    8.4.3  數據備份的方式
    8.4.4  數據備份存在的挑戰
  8.5  數據容災
    8.5.1  數據容災的概念
    8.5.2  數據容災的分類
    8.5.3  數據容災備份等級
本章小結
  習題8
參考文獻

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