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数据科学实战

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本書脫胎於哥倫比亞大學「數據科學導論」課程的教學講義,它界定了數據科學的研究范疇,是一本注重人文精神,多角度、全方位、深入介紹數據科學的實用指南,堪稱大數據時代的實戰寶典。本書旨在讓讀者能夠舉一反三地解決重要問題,內容包括:數據科學及工作流程、統計模型與機器學習算法、信息提取與統計變量創建、數據可視化與社交網絡、預測模型與因果分析、數據預處理與工程方法。另外,本書還將帶領讀者展望數據科學未來的發展。Rachel Schutt 美國新聞集團旗下數據科學部門高級副總裁、哥倫比亞大學統計系兼職教授、約翰遜實驗室高級研究科學家,同時也是哥倫比亞大學數據科學及工程研究所教育委員會的發起人之一。她曾在谷歌研究院工作數年,負責設計算法原型並通過建模理解用戶行為。

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