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出版者:清华大学出版社

作者:数位文化

出品人:

页数:681

译者:

出版时间:2002-5

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787302043911

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于《现代数据科学与人工智能实践指南》的图书简介。 --- 《现代数据科学与人工智能实践指南》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新与决策的核心资产。本书旨在为广大技术人员、数据分析师、软件开发者以及对人工智能（AI）抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一套全面、深入且高度实用的实践性知识体系。它超越了基础理论的探讨，聚焦于如何将先进的数据科学方法论与前沿的人工智能技术，高效地应用于解决真实世界的复杂商业问题与工程挑战。 本书结构清晰，内容涵盖了从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到复杂模型构建、部署与维护的全生命周期。我们坚信，理论的价值在于实践的支撑，因此全书围绕大量经过验证的案例研究、行业最佳实践以及前沿算法的实际操作步骤展开。 第一部分：数据科学基石与现代数据架构 本部分奠定了扎实的现代数据科学基础，并深入探讨了支撑大规模数据处理的基础设施。 第1章：数据驱动决策的思维模式 本章首先阐释了数据驱动文化的构建要素，强调从业务痛点出发定义数据问题的重要性。内容包括问题的量化、指标体系的设计（KPIs、OKRs），以及如何通过有效的数据叙事（Data Storytelling）向非技术受众传达洞察。我们详细介绍了科学实验设计（A/B Testing）的原则与陷阱，确保分析结果的可靠性和指导性。 第2章：大规模数据处理技术栈解析 聚焦于云计算环境下的现代数据架构。内容涵盖分布式计算框架（如Spark的核心原理与性能优化）、流处理范式（Kafka、Flink的应用场景），以及数据湖、数据仓库（如Snowflake、Databricks Delta Lake）的设计哲学与对比。重点在于如何构建具备高可用性、可扩展性和低延迟的数据管道（Data Pipelines）。 第3章：数据质量、治理与特征工程的艺术 数据质量是所有后续分析的生命线。本章深入探讨了数据清洗的自动化技术、异常值检测与处理策略，以及元数据管理的重要性。特征工程被视为连接原始数据与模型性能的关键桥梁，我们将详细介绍如何从非结构化数据中提取高信息量的特征，包括时间序列特征的构建、文本数据的向量化表示，以及处理高维稀疏数据的方法。 第二部分：经典机器学习与高级建模技术 本部分是本书的核心，系统性地介绍了构建预测模型和分类系统的核心算法及其在工程实践中的调优技巧。 第4章：监督式学习：从线性模型到集成方法 从逻辑回归、支持向量机（SVM）等基础模型讲起，逐步过渡到决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）。特别侧重于XGBoost、LightGBM等现代集成学习框架的底层机制、参数调优策略，以及如何诊断和解决过拟合/欠拟合问题。 第5章：无监督学习与降维技术 探索如何从无标签数据中发现结构。内容包括K-Means、DBSCAN等聚类算法的应用场景、评估指标，以及层次聚类。在降维方面，详细解析了主成分分析（PCA）的局限性，并重点介绍了t-SNE和UMAP在数据可视化与特征压缩中的高效应用。 第6章：时间序列分析与预测建模 针对金融、物联网和运营数据中的常见时间序列问题，本章提供了从ARIMA模型到现代状态空间模型的全面覆盖。我们详述了Prophet等工具的实战应用，并深入讲解了如何处理季节性、趋势变化和异常点对预测精度的影响。 第三部分：深度学习与神经网络的工程化落地 本部分将读者带入深度学习的前沿领域，强调模型的设计、训练效率与实际部署的平衡。 第7章：深度学习框架与基础网络结构 以TensorFlow 2.x和PyTorch为主要工具，介绍自动微分机制与计算图的构建。重点解析卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN，LSTM/GRU）在序列建模中的优势与局限。 第8章：自然语言处理（NLP）的范式革命 本书对NLP的讲解侧重于Transformer架构及其衍生模型（如BERT、GPT系列）的实际应用。内容包括预训练模型的微调（Fine-tuning）、迁移学习在文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统中的实施步骤，以及如何利用这些模型处理海量非结构化文本数据。 第9章：生成模型与对抗性学习（GANs） 探讨了如何利用生成对抗网络（GANs）进行数据增强、图像合成和数据去噪。详细分析了StyleGAN等先进架构的训练技巧，以及如何评估生成结果的真实性与多样性。 第四部分：模型部署、可解释性与伦理规范 构建模型只是第一步，将其安全、高效地集成到生产环境中，并确保其公平性，是现代数据科学家的核心职责。 第10章：模型部署（MLOps）与性能优化 本章聚焦于将训练好的模型转化为可扩展服务的流程。内容涵盖容器化技术（Docker）、模型服务框架（如TensorFlow Serving, TorchServe）、持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习工作流中的实践。同时，讲解了模型量化、剪枝等技术在边缘设备部署中的优化策略。 第11章：可解释人工智能（XAI）与模型调试 随着模型复杂度的提升，理解“黑箱”决策变得至关重要。本书详细介绍了LIME、SHAP等局部与全局解释方法，帮助开发者理解特征对模型输出的具体贡献。此外，还探讨了如何利用这些工具进行模型诊断和偏见检测。 第12章：数据伦理、公平性与合规性挑战 在数据驱动决策日益普及的背景下，本书严肃讨论了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源、度量方法及其对社会公平的影响。内容包括公平性指标的设置、去偏见技术，以及遵守GDPR等数据隐私法规的关键实践。 --- 本书特色： 1. 深度与广度兼顾： 既涵盖了经典统计与机器学习的严谨性，又紧跟深度学习与生成式AI的前沿进展。 2. 实践驱动： 每一章都配有结构化的代码示例和基于真实数据集的案例分析，确保读者能够立即上手。 3. 工程化视野： 重点关注模型从原型到生产环境的整个生命周期管理（MLOps），强调系统架构与性能调优。 4. 前沿视角： 对Transformer、生成模型和模型可解释性等热点领域进行了深入且实用的讲解。 本书适合有一定编程基础（Python优先）和基础数学背景的读者，是迈向专业数据科学家或高级AI工程师的理想桥梁。通过系统学习，读者将能够自信地驾驭复杂的数据挑战，利用先进技术驱动业务创新。

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