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《数据分析实战》（［ 日］ 酒卷隆治里洋平）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据分析实战

作者：［ 日］ 酒卷隆治里洋平

译者：肖峰

豆瓣评分：7.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-6

页数：268

内容简介：

本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

作者简介：

作者简介：

酒卷隆治

浦和出身。环境学博士毕业。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长人类行动日志的分析。现主要从事社交游戏和在线服务的日志分析工作。

里洋平

种子岛出身。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长使用R语言进行数据分析，现主要从事数据分析环境的搭建和数据分析工作。合着有《数据科学养成读本》（技术评论社）、《R包使用手册》（东京图书）。

译者简介：

肖峰

日本东京工业大学计算机工学博士。曾在日本乐天株式会社乐天技术研究所从事研究工作。2013年回国后加入新浪，现任新浪个性化推荐团队算法负责人。拥有丰富的数据分析与建模能力。

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《精通数据科学：从线性回归到深度学习》（唐亘）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：精通数据科学：从线性回归到深度学习

作者：唐亘

豆瓣评分：7.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-5-8

页数：432

内容简介：

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。

本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。

本书通俗易懂，而且理论和实践相结合，可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

作者简介：

唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据，热爱并积极参与Apache Spark、scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。

此前的工作和研究集中于经济和量化金融，曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究项目并发表论文，并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位；巴黎综合理工的金融硕士学位；法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。

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书名：数据科学实战手册
作者名：Tony Ojeda(托尼·奥杰德) / Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非) / Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)
豆瓣评分：6.2
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-8-1
页数：326
内容介绍：
这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。
作者介绍：
Tony Ojeda(托尼·奥杰德)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，一位经验丰富的数据科学家和企业家，他在佛罗里达国际大学获得金融硕士学位，并且在德保罗大学获得了MBA学位。 Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，曾在约翰霍普金斯大学的应用物理实验室做了15年的高级科学家，他专注于机器学习、信号处理、高性能计算以及建模和模拟。现在他是旧金山、纽约和华盛顿DC多家公司的数据顾问。 Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)，一位非常有经验的数据科学家和Python开发者。他曾在军方、业界和学术界工作过8年。他目前在马里兰大学派克学院攻读计算机博士学位，研究元识别和自然语言处理。他拥有北达科塔州立大学的计算机硕士学位，并是乔治城大学的客座教授。

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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

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《数据科学入门》（[美] Joel Grus）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据科学入门

作者：[美] Joel Grus

译者：高蓉

豆瓣评分：7.0

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-3

页数：304

内容简介：

数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。

作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。

通过阅读本书，你可以：

学到一堂Python速成课；

学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；

掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；

深入理解机器学习的基础；

运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；

探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapRece和数据库。

作者简介：

Joel Grus

是Google的一位软件工程师，曾于数家创业公司担任数据科学家。目前住在西雅图，专注于数据科学工作并乐此不疲。偶尔在joelgrus.com发表博客，长期活跃于Twitter @joelgrus。

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