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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

数据科学基础/朱利平, 罗翔宇编著

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-300-29320-2/CNY52.00

载体形态项:

330页:图;26cm

丛编项:

大数据与人工智能系列

个人责任者:

朱利平 编著

个人责任者:

罗翔宇 编著

学科主题:

数据管理

中图法分类号:

TP274

提要文摘附注:

本书稿是一本介绍Python软件的应用的教材, 主要内容包括引言、因果推断、Python入门、复杂数据类型、复杂代码组、表格处理、数据可视化、概率、条件概率及贝叶斯公式、经验分布、假设检验、参数估计、均值与中心极限定理、预测、回归中的统计推断、常用机器学习方法等内容。从比较严格的意义上来说, 数据科学是通过计算和推断, 从数据集或数据流中提取出来有价值的、真实的信息来辅助决策的一门科学。数据科学是从数据到信息再到决策的一个过程。本书无需高深的数学或统计学基础, 基本不会出现数学公式, 从零基础起步, 基于Python语言环境, 借助大量案例, 介绍统计学重要思想和概念, 展示数据科学的基本内容。读者可以了解并掌握 Python语言环境, 理解统计学的基本概念和重要思想, 以及在数据科学领域如何运用这些概念和思想, 掌握收集、处理、分析数据的基本方法以及数据科学的基本内容。

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