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數據科學時代(基礎挑戰和機遇)/數據科學與大數據技術叢書

  • 作者：(美)阿爾弗雷德·Z.斯佩克特//彼得·諾維格//克里斯·維金斯//周以真|責編:劉鋒|譯者:李瑛//王慧娟//劉海燕
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111802495
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：231
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    數據科學是現代世界的基石。它支撐著每天數十億人使用的各類應用，不僅提供了新的工具、娛樂方式和經濟增長點，還為解決棘手、複雜的難題提供了潛在方案。然而，這些機遇也伴隨著重大的社會影響，引發了關於數據質量、公平性、隱私保護和因果關係等問題的討論。
    在本書中，四位領域專家闡述了數據科學的魅力與前景，並深入探討了在充分發揮其益處的同時減輕其危害所面臨的主要挑戰。他們通過大量應用實例，提供了批判性評估數據科學要素的框架，以及有效運用數據科學所需的倫理考量。
    本書作者對這些複雜問題的廣泛探索，將激勵數據科學領域從業者、學生，以及人文學者、科學家和政策制定者，共同研究和探討如何以更有效、更合乎倫理的方式運用數據科學，從而讓我們的世界變得更加美好。
作者介紹
(美)阿爾弗雷德·Z.斯佩克特//彼得·諾維格//克里斯·維金斯//周以真|責編:劉鋒|譯者:李瑛//王慧娟//劉海燕
目錄
譯者序
前言
致謝
關於作者
引言
第一部分  數據科學概覽
  第1章  數據科學基礎
    1.1  定義
      1.1.1  數據科學——洞察
      1.1.2  數據科學——結論
      1.1.3  規模
    1.2  數據科學的興起
      1.2.1  統計學
      1.2.2  可視化
      1.2.3  運籌學
      1.2.4  計算科學
      1.2.5  機器學習
      1.2.6  其他相關歷史
  第2章  數據科學的跨學科特性
    2.1  新興應用領域
      2.1.1  自然科學
      2.1.2  社會科學
      2.1.3  工程學科
      2.1.4  人文學科
    2.2  數據科學的發展前沿
    2.3  跨學科合作與聯盟構建
第二部分  數據科學的應用
  第3章  數據科學倫理框架
    3.1  職業操守與倫理規範
    3.2  貝爾蒙特委員會
    3.3  貝爾蒙特原則在數據科學中的應用
    小結
  第4章  數據科學六大應用領域
    4.1  拼寫校正
    4.2  語音識別
    4.3  音樂推薦
    4.4  蛋白質摺疊
    4.5  醫療記錄
    4.6  美國新冠疫情死亡率預測
  第5章  分析準則
    5.1  拼寫校正技術分析
    5.2  語音識別技術分析
    5.3  音樂推薦演算法分析
    5.4  蛋白質摺疊技術分析
    5.5  醫療記錄分析
    5.6  美國新冠疫情死亡率預測分析
    5.7  分析準則總結
  第6章  應用分析準則
    6.1  數據科學在交通與地圖中的應用
    6.2  數據科學在網路與娛樂中的應用

    6.3  數據科學在醫學與公共衛生中的應用
    6.4  數據科學在自然科學中的應用
    6.5  數據科學在金融服務業中的應用
    6.6  數據科學在社會、政治與政府決策中的應用
  第7章  基於原則主義的倫理決策框架
    7.1  刑事量刑與假釋決策
    7.2  個性化新聞推薦
    7.3  疫苗分配優化策略
    7.4  人員流動數據報告
    7.5  財產險/意外傷害險的承保、定價
    小結
第三部分  數據科學應用的挑戰
  第8章  可處理的數據
    8.1  數據生成與收集
    8.2  數據處理
    8.3  數據存儲
    8.4  數據質量
    8.5  對用戶生成數據的合理使用
  第9章  模型的構建與部署
    9.1  理論限制
    9.2  歸納偏置
    9.3  實際應用中的考量因素
  第10章  可靠性
    10.1  隱私
      10.1.1  隱私權與使用權
      10.1.2  平衡企業、個人和政府的考量
      10.1.3  隱私保護技術
      10.1.4  位置數據
      10.1.5  隱私的意外影響
    10.2  安全
    10.3  抗濫用性
    10.4  韌性
  第11章  可理解性
    11.1  可解釋性、可闡述性與可審計性
    11.2  因果關係
      11.2.1  實驗設計
      11.2.2  因果推斷中的變數選擇
    11.3  科學應用中的可復現性
    11.4  數據科學成果的傳播
      11.4.1  實例
      11.4.2  科學家的作用
      11.4.3  新聞工作者的作用
      11.4.4  信息消費者的作用
  第12章  設定正確的目標
    12.1  目標的清晰度
    12.2  平衡各方利益
    12.3  公平
    12.4  對個人的關注
      12.4.1  個性化或操控
      12.4.2  過濾泡沫

      12.4.3  個人隱私問題
      12.4.4  數據科學對人類的影響
    12.5  透明度
    12.6  目標回顧
  第13章  容忍失敗
    13.1  不確定性的度量
    13.2  風險
    13.3  責任
  第14章  倫理、法律和社會挑戰
    14.1  法律問題
      14.1.1  法律挑戰——政府視角
      14.1.2  法律挑戰——應用數據科學
    14.2  經濟影響
      14.2.1  規模效應
      14.2.2  對個人的經濟影響
      14.2.3  優化的影響
    14.3  行為倫理
      14.3.1  激勵：組織激勵和個人激勵
      14.3.2  治理：在組織結構中定位倫理
      14.3.3  從原則到政策
      14.3.4  確保倫理考量的挑戰性的背景下，範例
    小結
第四部分  解決問題
  第15章  社會問題
    15.1  關注點的示例
    15.2  建議的視角
  第16章  教育與智能化探討
    16.1  課程中增加更多的數據科學內容
      16.1.1  中小學教育
      16.1.2  高等教育
    16.2  利用更多數據科學和技術改善教育
    16.3  辭彙與相關定義
  第17章  監管
    17.1  法律上的監管規定
      17.1.1  規模的優勢
      17.1.2  規模的劣勢
      17.1.3  前景
    17.2  其他指導框架
  第18章  研究與開發
  第19章  質量保障和倫理管理
    19.1  質量保障與人文關懷
    19.2  倫理、專業知識和組織
    小結
  第20章  總結與思考
    20.1  數據科學——一個完整的領域
    20.2  數據科學——機遇與挑戰
    20.3  理解和應用分析準則
    20.4  倫理考量
    20.5  解決問題
    20.6  作者的思考

    20.7  最後的思考
附錄  第四部分建議總結
參考文獻

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