數據科學的目標是通過從大型數據集中提取的見解來改進決策。作為一個活動領域，數據科學包括一組原則、問題定義、算法和從大型數據集中提取非明顯和有用模式的過程。它與數據挖掘和機器學習領域密切相關，但范圍更廣。如今，數據科學幾乎在現代社會的所有領域推動著決策的制定。數據科學可能會影響你的日常生活，包括確定哪些廣告會在網上呈現給你;哪些電影、書籍和朋友被推薦給你;哪些郵件會被過濾到垃圾郵件文件夾中;當你更新你的手機服務時，你會收到什么優惠;你的健康保險費的費用;你所在區域紅綠燈的順序和時間;你可能需要的藥物是如何設計的;還有你所在城市警方的目標是哪些地方。 大數據和社交媒體的出現、計算能力的提升、計算機內存成本的大幅降低，以及更強大的數據分析和建模方法(如深度學習)的發展，推動了整個社會對數據科學使用的增長。這些因素一起意味著組織從未像現在這樣容易地收集、存儲和處理數據。與此同時，這些技術創新和數據科學更廣泛的應用意味著，與數據使用和個人隱私相關的道德挑戰從未像現在這樣緊迫。這本書的目的是提供數據科學的介紹，涵蓋了該領域的基本元素在一個深度，提供了一個原則性的理解該領域。第一章介紹了數據科學領域，并簡要介紹了它是如何發展和演變的。它還研究了為什么數據科學在今天是重要的，以及推動采用它的一些因素。本章最后回顧并揭穿了一些與數據科學相關的神話。第二章介紹與數據相關的基本概念。它還描述了數據科學項目中的標準階段:業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估和部署。第三章重點介紹了數據基礎設施和大數據帶來的挑戰以及多源數據的集成。典型數據基礎設施可能具有挑戰性的一個方面是，數據庫和數據倉庫中的數據通常駐留在不同于用于數據分析的服務器上。因此，當處理大型數據集時，在數據庫或數據倉庫所在的服務器和用于數據分析和機器學習的服務器之間移動數據會花費大量的時間。第3章首先描述了一個組織的典型數據科學基礎設施和一些新興的解決方案，以應對在數據基礎設施中移動大型數據集的挑戰，其中包括數據庫內機器學習的使用，使用Hadoop進行數據存儲和處理，以及混合數據庫系統的開發，將傳統數據庫軟件和類似Hadoop的解決方案無縫結合。本章最后強調了在將來自整個組織的數據集成為適合機器學習的統一表示時所面臨的一些挑戰。第4章介紹了機器學習領域，并解釋了一些最流行的機器學習算法和模型，包括神經網絡、深度學習和決策樹模型。第5章通過回顧一系列標準業務問題并描述如何通過機器學習解決方案來將機器學習專業知識與現實問題聯系起來。第6章回顧了數據科學的倫理影響，數據監管的最新發展，以及在數據科學過程中保護個人隱私的一些新的計算方法。最后，第7章描述了數據科學在不久的將來將產生重大影響的一些領域，并列出了決定數據科學項目是否成功的一些重要原則。
付費5元查看完整內容
相關內容
**機器學習和數據科學, **由一組在該領域的專家撰寫和編輯，這份論文集合反映了機器學習和數據科學的最新和全面的現狀，適用于工業、政府和學術界。
機器學習(ML)和數據科學(DS)是非常活躍的課題，在理論和應用方面都具有廣泛的應用范圍。它們已經成為一個重要的新興科學領域和范式，推動了統計、計算科學和智能科學等學科的研究演變，以及科學、工程、公共部門、商業、社會科學和生活方式等領域的實踐轉型。同時，它們的應用提供了一些重要的挑戰，這些挑戰通常只能通過創新的機器學習和數據科學算法來解決。
這些算法涵蓋了人工智能、數據分析、機器學習、模式識別、自然語言理解和大數據操作等更廣泛的領域。他們還解決了相關的新的科學挑戰，從數據捕獲、創建、存儲、檢索、共享、分析、優化和可視化，到跨異構和相互依賴的復雜資源的集成分析，以更好的決策、協作，并最終創造價值。
付費5元查看完整內容
利用Python使復雜的系統自動化，代碼可讀。這個新版本將幫助您從操作/系統管理轉移到易于學習的編碼。
您將從編寫命令行腳本和自動化簡單的devops風格的任務開始，然后創建可靠和快速的單元測試，以避免由有bug的自動化引起的事故。然后，您將轉向更高級的案例，比如使用Jupyter作為可審計的遠程控制面板，并編寫Ansible和Salt擴展。
本書中更新的信息涵蓋了部署和更新Python應用程序的最佳實踐。這包括Docker、現代Python包和內部Python包存儲庫。您還將看到如何使用AWS API和Kubernetes API，以及如何自動化Docker容器映像的構建和運行。最后，您將使用來自Python的Terraform，以允許更靈活的模板和環境定制。
你會:
- 了解使用Python的操作系統自動化
- Python應用程序包
- 使用Python作為DevOps控制臺
- 用Python檢查云自動化
付費5元查看完整內容
現在是進入數據科學領域的最佳時機。但是你從哪里開始呢?數據科學是一個廣泛的領域，包括統計學、機器學習和數據工程等方面。人們很容易變得不知所措，或最終只學習數據科學的一小部分或單一的方法。
//www.manning.com/books/exploring-data-science
《探索數據科學》由五個章節組成，向你介紹了數據科學的各個領域，并解釋了哪種方法最適合每個領域。《實用數據科學與R》的作者John Mount和Nina Zumel選擇了這些章節來給你展示許多數據領域的大圖景。您將學習時間序列、神經網絡、文本分析等。當您探索不同的建模實踐時，您將看到如何在數據科學中使用R、Python和其他語言的實際示例。
數據科學是一個涉及統計學、機器學習和數據工程等方面的廣泛領域。工具、方法和工作的樣子很大程度上取決于您的問題領域和觀點。我們的書《實用數據科學與R》向讀者介紹了R語言中的基本預測建模。但是，我們的意圖絕不是暗示數據科學家可以將自己限制在一個問題領域或一種實現語言。現在是進入數據科學的大好時機。免費工具和材料的數量激增。存儲和管理大型數據集現在明顯更容易了。然而，這種多樣性似乎勢不可擋，并造成分裂。傳統的統計學家可能不認為文本分析是數據科學，類似地，使用神經網絡分析圖像的人可能不會欣賞經典的統計推理。我們相信你的問題有助于你選擇你的技術。為了說明這個概念，我們把我們的書和曼寧的其他書名中的章節樣本放在一起。它們涵蓋了與數據科學相關的各種主題，突出了各種領域和編程語言。我們希望這些選擇能讓您更好地了解許多可用的工具，以解決特定的數據科學問題。
付費5元查看完整內容
本書逐步介紹了shell腳本如何幫助健康和生活專家解決日常工作中軟件依賴最小的許多數據處理任務。書中給出的示例顯示了如何使用簡單的命令行工具并將它們組合起來從Web資源中檢索數據和文本、過濾和挖掘文獻，以及探索生物醫學本體中編碼的語義。為了存儲數據，本書依賴于開放的標準文本文件格式，如TSV、CSV、XML和OWL，任何文本編輯器或電子表格應用程序都可以打開這些格式。前兩章，簡介和參考資料，簡要介紹了shell腳本，并描述了健康和生命科學中的流行數據資源。第三章，數據檢索，首先介紹了一個涉及多種數據資源的常見數據處理任務。然后，本章通過逐個介紹所需的命令行工具來說明如何自動化該任務的每個步驟。第四章，文本處理，展示了如何使用簡單的字符串匹配技術和正則表達式來過濾和分析文本。最后一章，語義處理，展示了XPath查詢和shell腳本是如何處理復雜數據的，比如用于指定本體的圖。除了在40多年的時間里幾乎是不可改變的，并且在我們的大多數個人計算機中都可以使用之外，健康和生活專家學習shell腳本相對容易，它是一組獨立的命令序列。理解它們就像通過測試和理解其程序步驟和變量，并結合它們的中間結果來執行一個新的實驗室方案。因此，這本書對想要輕松學習如何處理數據和文本的健康和生活專家或學生特別相關，而這反過來可能促進和激勵他們在未來獲得更深層次的生物信息學技能。
付費5元查看完整內容
數據科學
·
《數據科學設計手冊》提供了實用的見解，突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是專注于重要設計原則的高級討論。這個易于閱讀的文本理想地服務于本科生和早期研究生的需要，開始“數據科學入門”課程。它揭示了這門學科是如何以其獨特的分量和特點，處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉領域。在這些和相關領域的從業者會發現這本書完美的自學以及。
《數據科學設計手冊》是數據科學的介紹，重點介紹建立收集、分析和解釋數據的系統所需的技能和原則。作為一門學科，數據科學位于統計學、計算機科學和機器學習的交匯處，但它正在構建自己獨特的分量和特征。
這本書涵蓋了足夠的材料在本科或早期研究生水平的“數據科學入門”課程。在這里可以找到教學這門課程的全套講課幻燈片，以及項目和作業的數據資源，以及在線視頻講座。
付費5元查看完整內容
《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。
^
- Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。
By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp
- Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python
By Deanne Larson
數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。
- Software Design for Success By Laura M. Castro
正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。
-
Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo
-
The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar
-
“Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet
-
Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko
-
Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala
-
The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek
-
The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova
-
Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet
-
Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak
本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。
付費5元查看完整內容
Python
·
本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。
Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。
高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。
你將學習
- 理解異步編程
- 檢查開發插件架構
- 使用類型注釋
- 回顧測試技術
- 探索打包和依賴項管理
這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。
付費5元查看完整內容
管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。
教材:
- 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
- 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
- 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
- 重點是發展對程序如何工作的直覺
- 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處
付費5元查看完整內容
【導讀】來自蘇黎世聯邦理工學院的Afonso S. Bandeira教授撰寫了《數據科學數學基礎》新書書稿，共170頁pdf。現今在許多科學領域的實驗、觀察和數值模擬產生了大量的數據。這種快速增長預示著“以數據為中心的科學”時代的到來，這需要新的范式來處理如何獲取、處理、分布和分析數據。與此同時，人工智能的發展將給技術、科學和工業的許多領域帶來革命。本課程將涵蓋用于開發算法的數學模型和概念，這些算法可以處理數據科學、機器學習和人工智能帶來的一些挑戰。
付費5元查看完整內容
注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191