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《數據分析實戰》（［ 日］ 酒卷隆治里洋平）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據分析實戰

作者：［ 日］ 酒卷隆治里洋平

譯者：肖峰

豆瓣評分：7.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-6

頁數：268

內容簡介：

本書由實戰經驗豐富的兩位數據分析師執筆，首先介紹了商業領域里通用的數據分析框架，然後根據該框架，結合8個真實的案例，詳細解說了通過數據分析解決各種商業問題的流程，讓讀者在解決問題的過程中學習各種數據分析方法，包括柱狀圖、交叉列表統計、A/B測試、多元回歸分析、邏輯回歸分析、主成分分析、聚類、決策樹分析、機器學習等。特別是書中使用的數據都是未經清洗的原始數據，能夠讓讀者了解真實的數據分析流程，避免紙上談兵。

作者簡介：

作者簡介：

酒卷隆治

浦和出身。環境學博士畢業。就職於株式會社DRECOM數據分析部門。擅長人類行動日誌的分析。現主要從事社交遊戲和在線服務的日誌分析工作。

里洋平

種子島出身。就職於株式會社DRECOM數據分析部門。擅長使用R語言進行數據分析，現主要從事數據分析環境的搭建和數據分析工作。合著有《數據科學養成讀本》（技術評論社）、《R包使用手冊》（東京圖書）。

譯者簡介：

肖峰

日本東京工業大學計算機工學博士。曾在日本樂天株式會社樂天技術研究所從事研究工作。2013年回國後加入新浪，現任新浪個性化推薦團隊演算法負責人。擁有豐富的數據分析與建模能力。

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《精通數據科學：從線性回歸到深度學習》（唐亘）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：精通數據科學：從線性回歸到深度學習

作者：唐亘

豆瓣評分：7.2

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-5-8

頁數：432

內容簡介：

數據科學是一門內涵很廣的學科，它涉及到統計分析、機器學習以及計算機科學三方面的知識和技能。本書深入淺出、全面系統地介紹了這門學科的內容。

本書分為13章，最初的3章主要介紹數據科學想要解決的問題、常用的IT工具Python以及這門學科所涉及的數學基礎。第4-7章主要討論數據模型，主要包含三方面的內容：一是統計中最經典的線性回歸和邏輯回歸模型；二是計算機估算模型參數的隨機梯度下降法，這是模型工程實現的基礎；三是來自計量經濟學的啟示，主要涉及特徵提取的方法以及模型的穩定性。接下來的8-10章主要討論演算法模型，也就是機器學習領域比較經典的模型。這三章依次討論了監督式學習、生成式模型以及非監督式學習。目前數據科學最前沿的兩個領域分別是大數據和人工智慧。本書的第11章將介紹大數據中很重要的分布式機器學習，而本書的最後兩章將討論人工智慧領域的神經網路和深度學習。

本書通俗易懂，而且理論和實踐相結合，可作為數據科學家和數據工程師的學慣用書，也適合對數學科學有強烈興趣的初學者使用。同時也可作為高等院校計算機、數學及相關專業的師生用書和培訓學校的教材。

作者簡介：

唐亘，數據科學家，專注於機器學習和大數據，熱愛並積極參與Apache Spark、scikit-learn等開源項目。作為講師和技術顧問，為多家機構（包括惠普、華為、復旦大學等）提供百餘場技術培訓。

此前的工作和研究集中於經濟和量化金融，曾參與經濟合作與發展組織（OECD）的研究項目並發表論文，並擔任英國知名在線出版社Packt的技術審稿人。

曾獲得復旦大學的數學和計算機雙學士學位；巴黎綜合理工的金融碩士學位；法國國立統計與經濟管理學校的數據科學碩士學位。

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《數據科學實戰手冊數據科學實戰手冊（R+Python）》TonyOjeda(托尼·奧傑德)SeanPatrickMurphy(肖恩·派特里克·莫非)BenjaminBengfort(本傑明·班福特)電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據科學實戰手冊
作者名：Tony Ojeda(托尼·奧傑德) / Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非) / Benjamin Bengfort(本傑明·班福特)
豆瓣評分：6.2
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2016-8-1
頁數：326
內容介紹：
這本書是基於R和Python的數據科學項目案例集錦，內容涵蓋了基於數據科學的所有要素，包括數據採集、處理、清洗、分析、建模、可視化以及數據產品的搭建。案例包含了汽車數據分析、股票市場建模、社交網路分析、推薦系統、地理信息分析，以及Python代碼的計算優化。通過手把手的案例解析，令讀者知其然並知其所以然。業界的數據分析師、數據挖掘工程師、數據科學家都可以讀一讀。想要了解實際工作中如何用數據產生價值的在校學生，或者對數據科學感興趣的人也值得一讀。
作者介紹：
Tony Ojeda(托尼·奧傑德)，華盛頓DC數據社區的聯合創始人，一位經驗豐富的數據科學家和企業家，他在佛羅里達國際大學獲得金融碩士學位，並且在德保羅大學獲得了MBA學位。 Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非)，華盛頓DC數據社區的聯合創始人，曾在約翰霍普金斯大學的應用物理實驗室做了15年的高級科學家，他專注於機器學習、信號處理、高性能計算以及建模和模擬。現在他是舊金山、紐約和華盛頓DC多家公司的數據顧問。 Benjamin Bengfort(本傑明·班福特)，一位非常有經驗的數據科學家和Python開發者。他曾在軍方、業界和學術界工作過8年。他目前在馬里蘭大學派克學院攻讀計算機博士學位，研究元識別和自然語言處理。他擁有北達科塔州立大學的計算機碩士學位，並是喬治城大學的客座教授。

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大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

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《數據科學入門》（[美] Joel Grus）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據科學入門

作者：[美] Joel Grus

譯者：高蓉

豆瓣評分：7.0

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-3

頁數：304

內容簡介：

數據科學是一個蓬勃發展、前途無限的行業，有人將數據科學家稱為「21世紀頭號性感職業」。本書從零開始講解數據科學工作，教授數據科學工作所必需的黑客技能，並帶領讀者熟悉數據科學的核心知識——數學和統計學。

作者選擇了功能強大、簡單易學的Python語言環境，親手搭建工具和實現演算法，並精心挑選了注釋良好、簡潔易讀的實現範例。書中涵蓋的所有代碼和數據都可以在GitHub上下載。

通過閱讀本書，你可以：

學到一堂Python速成課；

學習線性代數、統計和概率論的基本方法，了解它們是怎樣應用在數據科學中的；

掌握如何收集、探索、清理、轉換和操作數據；

深入理解機器學習的基礎；

運用k-近鄰、樸素貝葉斯、線性回歸和邏輯回歸、決策樹、神經網路和聚類等各種數據模型；

探索推薦系統、自然語言處理、網路分析、MapRece和資料庫。

作者簡介：

Joel Grus

是Google的一位軟體工程師，曾於數家創業公司擔任數據科學家。目前住在西雅圖，專注於數據科學工作並樂此不疲。偶爾在joelgrus.com發表博客，長期活躍於Twitter @joelgrus。

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