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出版者:

作者:汤惠民 编

出品人:

页数:88

译者:

出版时间:2000-7

价格:5.00元

装帧:

isbn号码:9787040081374

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图书简介：现代数据科学导论：从理论到实践 一、图书概览 《现代数据科学导论：从理论到实践》是一本全面而深入的教材，旨在为读者构建坚实的现代数据科学知识体系，并提供丰富的实践指导。本书摒弃了传统教材中过于孤立的统计学、计算机科学或特定应用领域的讲解模式，而是采用了一种高度整合的视角，将数据获取、清洗、分析、建模、解释及部署的全生命周期流程作为核心框架。本书的独特之处在于，它不仅覆盖了数据科学所需的核心数学和算法基础，更着重于如何将这些理论知识应用于解决真实世界中复杂的、非结构化的商业和科研问题。 二、目标读者群体 本书特别适合以下几类读者： 1. 理工科高年级本科生及研究生： 需要系统学习数据科学领域前沿理论和主流工具栈的学生。 2. 软件工程师及开发者： 希望向数据科学领域转型，或需要在现有工作中集成机器学习和数据驱动决策能力的专业人士。 3. 商业分析师及领域专家： 希望提升数据解读能力，利用高级分析方法支持战略决策的专业人员。 4. 自学者和终身学习者： 具备一定编程基础（如Python/R），渴望通过结构化内容深入理解数据科学核心原理的个人。 三、核心内容模块详解 本书内容共分为五大部分，循序渐进地引导读者掌握数据科学的精髓： 第一部分：数据科学的基石与思维框架 (Foundations and Mindset) 本部分首先确立了数据科学的学科定位、历史演进及其在当代社会中的伦理责任。 数据科学的范式转移： 探讨了从描述性分析到预测性、规范性分析的演变，强调因果推断的重要性。 数据伦理、隐私与可解释性（XAI）： 深入分析了数据偏见（Bias）的来源、量化方法，以及如何在模型设计初期就融入公平性与透明度考量。 工具链概览： 对Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）和R语言生态系统进行对比性介绍，并讨论云平台（AWS/Azure/GCP）在数据工程中的角色。 第二部分：数据准备与工程 (Data Wrangling and Engineering) 数据质量是模型性能的决定性因素。本部分将大部分篇幅聚焦于“脏数据”的处理艺术。 数据获取与存储： 涵盖关系型数据库（SQL）的高级查询，NoSQL数据库（如MongoDB）的应用场景，以及大数据存储格式（Parquet, ORC）的性能优势。 清洗与转换的自动化： 详细讲解缺失值（Imputation）的高级技术（如多重插补MICE），异常值检测（基于距离和密度的方法），以及特征工程的系统化流程。 特征构建的艺术： 侧重于如何利用领域知识，通过组合、交互、聚合等操作，从原始数据中提取具有高预测能力的特征。例如，在时间序列数据中构建滞后特征、滚动窗口统计量等。 第三部分：统计学习与预测建模 (Statistical Learning and Predictive Modeling) 这是本书的核心理论部分，系统地介绍主流的监督学习和无监督学习算法。 回归与分类的进阶： 除了线性/逻辑回归，本书重点讲解了正则化方法（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何平衡偏差与方差，并详细分析了支持向量机（SVM）在小样本高维空间中的应用。 树模型与集成学习的深度解析： 深入探讨了决策树的构建原理（信息增益、基尼不纯度），并详细剖析了梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM的工作机制，包括它们如何处理非线性关系和特征交互。 聚类与降维技术： 介绍了K-Means的局限性，转而重点介绍DBSCAN（基于密度的聚类）和层次聚类。在降维方面，对主成分分析（PCA）的数学推导、流形学习（t-SNE, UMAP）在数据可视化中的应用进行了细致阐述。 第四部分：深度学习与序列数据处理 (Deep Learning and Sequential Data) 本部分面向那些需要处理图像、文本和时间序列数据的读者。 人工神经网络基础： 详细介绍多层感知机（MLP）的激活函数、反向传播（Backpropagation）的优化过程，以及优化器（Adam, RMSprop）的选择策略。 卷积神经网络（CNN）： 聚焦于图像处理中的特征提取层次结构，涵盖经典的LeNet、VGG结构，并讨论了迁移学习（Transfer Learning）在资源受限场景下的实用性。 循环神经网络（RNN）与注意力机制： 讲解了处理自然语言和时间序列数据的挑战，重点剖析了LSTM和GRU如何解决梯度消失问题，并对Transformer架构的核心思想（自注意力机制）进行了清晰的数学解释。 第五部分：模型评估、部署与商业化 (Evaluation, Deployment, and Operationalization) 一个模型只有在实际环境中稳定运行并产生价值，才算真正完成。 性能度量与模型选择： 细致区分了AUC-ROC、Precision-Recall曲线在不同业务场景（如欺诈检测中的类别不平衡问题）下的适用性。讨论了交叉验证（Cross-Validation）的变体（如时间序列的滚动验证）。 模型可解释性工具箱： 不仅限于技术指标，本书还介绍了LIME和SHAP值等局部解释工具，帮助用户理解“为什么模型做出这个预测”。 M LOps：从原型到生产： 介绍了模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）在数据科学流水线中的应用，以及模型漂移（Model Drift）的监控与再训练策略，确保模型在生产环境中保持高准确性和稳定性。 四、本书的实践导向 贯穿全书的，是每一个章节后附带的“案例研究（Case Studies）”和“代码实战（Code Labs）”。这些案例取材于金融风控、医疗诊断辅助、电商推荐系统优化等多个垂直领域，确保读者能够边学理论边动手实践，真正将数据科学转化为解决问题的能力。本书力求让读者不仅理解算法的“是什么”，更要掌握其背后的“为什么”和“如何做”。

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从教学方法的角度来看，此书缺乏必要的互动性和反馈机制。学习语言，尤其是像计算机英语这样高度依赖精确理解和应用性的学科，如果没有及时的自我检测和纠错环节，进步就会非常缓慢。这本书几乎完全是单向度的信息倾泻，除了偶尔出现的几道选择题之外，几乎看不到任何引导读者进行深度思考或应用实践的结构。例如，它可能列举了十几个关于“Protocol”的用法，但却从未设计过一个任务，要求读者根据特定的技术场景，自己去组织和撰写一段关于协议选择的论述。这种“填鸭式”的呈现方式，使得知识的内化过程几乎无法实现。读者读完后，往往只剩下“我好像看过”的模糊印象，但真要开口或动笔时，依然一片空白，缺乏将所学知识转化为实际能力的桥梁。

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这本书的装帧设计简直是灾难性的。封面那种廉价的光泽感，再加上排版上明显的偷工减料，让我一打开包裹就感觉很不值。内页的纸张质地也极其粗糙，油墨印得也不均匀，很多地方都能看到墨点渗透到下一页，阅读体验直线下降。更别提那些密密麻麻、毫无章法的字体大小和行距了，眼睛稍微看久一点就觉得酸涩难耐，简直是对我这双老花的眼睛的无情折磨。我本指望能有一本专业且耐用的工具书放在书架上随时查阅，结果现在我得小心翼翼地翻阅，生怕一个不小心就把这薄薄的装订给撕坏了。这种对书籍制作工艺的漠视，让人不得不怀疑作者或出版方对读者的基本尊重程度，完全没有达到一本正规教材应有的水准。如果只是想随便印个草稿就算了事，那也应该在价格上有所体现，而不是以“正版教材”的名义出售这种粗制滥造的成品。

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我必须指出，这本书在术语的准确性和更新频率上存在着严重的问题。在计算机领域，技术的迭代速度之快是众所周知的，新的术语层出不穷，旧的术语可能含义也会发生微妙的变化。然而，这本书的内容明显滞后于时代的发展。许多关键的、时下流行的技术概念根本没有被提及，或者被一些过时的、已经被社区淘汰的表达所取代。这不仅会给读者带来信息偏差，更可怕的是，如果在专业交流中使用了书中过时的术语，很可能会被视为不专业。一本面向技术领域的语言参考书，其生命力很大程度上取决于其对前沿信息的捕捉能力，而这本书在这方面交了白卷。它提供的知识点仿佛被封存在了一个固定的时间点，对于需要与时俱进的现代技术工作者而言，参考价值大打折扣，甚至可能成为一种阻碍。

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这本书在实用性方面简直是彻头彻尾的失败。我购买它主要是希望能找到一些针对性的、能够立刻应用到实际工作或学术写作中的技巧和方法，然而，书中提供的案例陈旧得像是上世纪的产物。那些所谓的“范例”句子结构僵硬，语言风格极其古板，别说在现代科技文档中看不到，甚至在稍微正规一点的日常交流中都会显得格格不入，甚至有些滑稽。如果说英语学习的精髓在于掌握语言的灵活性和适应性，那么这本书提供给读者的就是一套僵死的、不可更新的模板。它更像是一部停留在纸面上的历史文献，而不是一本面向未来的学习指南。对于那些需要快速提升专业沟通能力的读者来说，这本书提供的帮助微乎其微，甚至可能产生误导，让人学到一些不合时宜的表达方式。

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阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场艰苦卓绝的“翻译猜谜”游戏。内容本身或许有些许价值的雏形，但组织逻辑混乱得令人发指。章节之间的跳转毫无过渡，前一页还在讨论某个基础语法结构，下一页就跳到了晦涩难懂的专业术语解释，让人完全无法构建起一个连贯的知识体系。更要命的是，很多关键概念的阐述总是停留在半空中，没有提供任何具体的上下文语境或者实例加以佐证。就好像作者在脑子里已经构建好了一切，却忘了把这些“内部架构图”也一并提供给读者。我常常需要放下这本书，转而上网去搜索相关的背景知识，才能勉强理解书中这一小段话到底想表达什么，这完全违背了通过教材系统学习的初衷，时间成本被极大地浪费了。这种缺乏严谨教学设计的内容，让人感到极度挫败。

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