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出版者:Society for Industrial and Applied Mathematic

作者:Chandrika Kamath

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2009-05-01

价格:USD 71.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780898716757

丛书系列:

图书标签:

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《数据科学的艺术与实践》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动进步的关键引擎。然而，海量数据的背后隐藏着巨大的潜力，等待着被发掘和利用。《数据科学的艺术与实践》将带领您踏上一段探索数据价值的旅程，从概念的萌芽到实际的应用，全面解析数据科学的核心理念、方法论以及在各个领域的落地实践。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是旨在揭示数据科学背后蕴含的智慧与创造力。我们坚信，数据科学既是一门严谨的科学，也蕴含着艺术般的洞察力和创造性思维。因此，本书的撰写将兼顾理论的深度与实践的广度，力求让读者在掌握核心技术的同时，更能培养出敏锐的数据洞察力和解决复杂问题的能力。 核心内容聚焦： 数据科学的基石： 我们将从零开始，系统阐述数据科学的定义、发展历程、关键组成部分以及它与其他相关学科（如统计学、计算机科学、机器学习）之间的联系与区别。您将理解为何数据科学在当今世界扮演着如此重要的角色，以及它所能带来的颠覆性影响。 数据的生命周期管理： 一个完整的数据科学项目离不开对数据进行有效的管理。本书将深入探讨数据的获取、清洗、预处理、存储与治理等关键环节。我们将介绍各种实用的技术和策略，帮助您应对现实世界中数据的不完整、不一致、噪声等挑战，确保数据的质量和可靠性，为后续的分析奠定坚实基础。 探索性数据分析（EDA）的艺术： 在深入建模之前，充分理解数据是至关重要的。本书将详细介绍探索性数据分析（EDA）的方法和技巧，包括数据可视化、统计摘要、相关性分析等。通过生动的案例和图示，您将学会如何从数据中发现模式、趋势、异常值和潜在的关系，为问题的定义和模型的选择提供宝贵线索。 机器学习的威力： 机器学习是数据科学的核心驱动力之一。本书将系统地介绍各种主流的机器学习算法，包括监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）以及深度学习的基础概念。我们不仅会解释算法的原理，更会侧重于如何选择合适的算法、如何评估模型性能以及如何解释模型结果，帮助您构建有效的预测和决策模型。 数据挖掘的策略与技术： 本书将聚焦于数据挖掘的核心任务，如关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。您将学习如何运用各种数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的有价值的信息和知识，从而支持业务决策和创新。 数据可视化与沟通的魅力： 数据最终需要被理解和传达。本书将强调数据可视化在呈现分析结果、发现洞察以及与他人沟通中的重要作用。我们将介绍各种有效的可视化技术和工具，帮助您将复杂的数据转化为清晰、直观、引人入胜的图表，让数据说话，让洞察更容易被接受。 实际应用与案例分析： 理论的价值在于实践。本书将穿插大量来自不同领域的真实世界案例分析，涵盖金融、医疗、电商、市场营销、科学研究等多个行业。通过这些案例，您将看到数据科学如何被应用于解决实际问题，创造商业价值，并推动科学进步。 本书的目标读者： 《数据科学的艺术与实践》适合所有对数据科学感兴趣的读者，包括： 初学者： 希望系统学习数据科学基础知识和核心技能的入门者。 数据分析师和科学家： 希望深化理论理解，拓展技术视野，提升实战能力的专业人士。 开发人员和工程师： 希望将数据科学能力融入其工作流程，构建智能应用的技术人员。 业务决策者和管理者： 希望理解数据科学的潜力，并将其应用于指导业务战略和创新决策的管理人员。 科研人员： 希望利用数据科学方法解决科学难题，加速研究进程的学者。 为何选择本书？ 系统性与全面性： 从基础概念到高级技术，本书力求覆盖数据科学的各个关键方面，形成一个完整的知识体系。 实践导向： 强调理论与实践的结合，通过丰富的案例和清晰的解释，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 清晰易懂： 采用通俗易懂的语言，辅以大量的图示和示例，即使是非专业背景的读者也能轻松掌握。 前沿性： 关注数据科学领域的最新发展和趋势，帮助读者跟上技术进步的步伐。 启发性： 不仅教授“如何做”，更注重引导读者思考“为何如此”，培养数据科学的批判性思维和创新能力。 通过阅读《数据科学的艺术与实践》，您将获得驾驭数据的能力，解锁数据中的无限可能，并在这个数据驱动的时代中脱颖而出。让我们一起，用数据点亮智慧，用科学驱动创新！

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这本书的文字风格极其凝练，甚至可以说是有些“晦涩难懂”，这或许是它追求学术深度的一种体现。作者似乎更倾向于使用高度专业化的术语和高度浓缩的句子结构来表达复杂的概念，仿佛在与一群已经精通该领域术语的专家进行对话。阅读过程中，我发现自己频繁地需要在书的后半部分查找术语表，或者需要查阅一些外部文献来反向印证作者在此处提出的观点或定义。比如，书中对“高维空间中的数据流形投影”的描述，用了一段话就概括了一个需要数个章节才能讲清楚的复杂过程。这对于已经有深厚背景的读者来说，可能是一种高效的知识传递方式，因为他们的大脑可以自动完成信息的“补全”和“解码”。但对于我这种希望通过阅读来巩固和拓展知识边界的读者来说，这种阅读体验是相当吃力的。它更像是阅读一篇顶级的学术期刊论文集，而不是一本旨在普及或教学的专著。全书的逻辑链条紧密得如同一个数学证明，缺乏必要的“转折点”和“情景带入”，使得读者的心智始终处于高度紧张的分析状态，很难进行放松和吸收式的学习。如果你想用它来指导一个软件开发项目，恐怕会发现，书里提供的都是原材料，而将它们冶炼成工具所需的热度和熔炉，需要你自己去寻找和搭建。

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这本书的排版和图表设计，说实话，相当不友好。虽然内容是关于“数据”的，但图表的运用却显得十分僵化和刻板。很多本应通过直观的视觉化方式来阐释复杂数据结构或算法流程的关键点，却被简单地抽象成大段的文字描述，或者使用那种教科书式的、缺乏色彩和动态感的流程图。例如，书中描述一个多层神经网络的参数更新过程时，如果能有一个交互式的动画或者至少是一个清晰的、分步骤的、带有颜色高亮的图示来引导读者，会比现在这种纯文本描述高效百倍。读者在阅读到关键的算法对比章节时，我不得不经常停下来，自己拿出一张白纸，试图在脑海中重构作者描述的那个情景。这极大地增加了阅读的认知负荷，使得本就深奥的内容更加难以被吸收。而且，书中大量的数学公式，虽然格式统一，但缺乏必要的上下文提示，有时候需要读者反复对照上下文才能确定某个变量的具体含义，这在处理长篇复杂的公式推导时尤其令人头疼。总而言之，在“内容为王”的时代，这本书的“呈现方式”似乎还停留在上一个时代，未能充分利用现代出版技术来优化读者的学习体验。

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阅读完这本书后，我最大的感受是它更像是一套“理论的百科全书”，而非一本“实践的工具箱”。全书的结构设计体现出一种自上而下的体系构建逻辑，从最基础的公理出发，层层递进地搭建起整个数据挖掘的理论大厦。这种严谨性是无可挑剔的，它确保了读者对每一个概念的理解都是建立在坚实可靠的数学基础之上的。然而，这种对纯粹理论的偏执，导致它在“工程化”和“问题解决”的层面上留下了巨大的空白。书中几乎没有涉及到数据预处理中常见的“脏数据”处理的实用技巧，没有讨论大规模数据集在分布式计算环境下的性能优化问题，更没有深入探讨特定行业（如医疗、电商）中数据挖掘工具的选择和适应性调整。对于那些需要将理论转化为可运行代码、需要应对真实世界数据复杂性的从业者来说，这本书读起来会感到意犹未尽，像是在听一位世界顶尖的理论物理学家讲述宇宙的起源，虽然引人入胜，但却无法告诉你如何制造一个更高效的电动机。它为我们提供了宏伟的地图，但地图上的每一个城市——即实际应用——都只是一个模糊的标记，需要我们自行前往探索和建设。

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这本书的封面设计得非常前卫，那种深邃的蓝色背景配上流动的光线效果，给人的第一印象就是“高科技”和“前沿”。我原本是抱着一种期待的心态去翻阅的，毕竟书名听起来就充满了探索性。然而，当我真正沉浸其中后，发现它更像是一部宏大的理论架构的展示，而非一本实操指南。作者在开篇就构建了一个庞大的知识体系，试图将数据挖掘的各个分支——从基础的统计学原理到复杂的机器学习算法——熔于一炉，形成一个统一的理论框架。这种雄心壮志是值得肯定的，但对于初学者来说，阅读起来就像是在攀登一座没有清晰路径的陡峭山峰，每一步都需要极强的理论基础支撑。书中对各种数学模型的推导过程详尽得令人发指，每一个公式的出现都伴随着冗长的背景解释，虽然严谨，但极大地拉慢了阅读的节奏。我期待看到更多贴近实际业务场景的案例分析，比如如何用这些理论去解决金融风控中的欺诈识别，或者在生物信息学中发现新的基因关联。很遗憾，这些“落地”的环节在书中几乎是缺失的，更多的是在讨论“为什么”和“如何构造”，而不是“如何应用”和“应用后会怎样”。这本书无疑是理论研究者和学科构建者的宝贵资料，但对于希望快速上手解决实际问题的工程师来说，可能需要搭配其他更具操作性的教材一起阅读，否则很容易迷失在纯粹的理论海洋中，无法高效地转化为生产力。

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我不得不承认，这本书在引文和参考文献的详实程度上做到了极致，几乎可以作为该领域一个小型知识库来参考。任何一个关键概念的提出，背后都有至少三到四条权威的学术出处作为支撑，这为全书的权威性打下了坚实的基础。从这个角度看，它确实是一部严肃的学术著作。然而，这种对“权威性”的极致追求，也无形中限制了书中思想的广度。我注意到，书中的大部分引用都集中在某个特定的学派或核心的几位奠基人身上，对于近年来快速崛起的新兴方法和思想流派，探讨得相对保守或轻描淡写。例如，在讨论到模型的可解释性问题时，虽然提到了经典的决策树和线性模型，但对于当前业界越来越重视的因果推断方法在数据挖掘中的应用前景，几乎没有着墨。这使得这本书在时间维度上显得有些滞后，它出色地总结了“过去”和“现在”的经典理论基石，但对于预见“未来”的趋势和方向，则显得力不从心。对于希望了解行业最新动态的读者来说，这本书更像是为历史学家准备的史料，而非为开拓者准备的罗盘。它提供了坚实的根基，但根基之上应该生长的枝叶，却显得不够茂盛和新颖。

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