《数据科学导论（第3版）》杨旭，丁刚毅【pdf】

内容简介:

本书将以导论形式介绍与数据科学相关的各方面知识。全书由“数”开篇，“说”古道今，推陈出“新”，结“语”收章。将会首先从数据的涵义开始谈起，引出对于大数据和数据科学的定义和相关介绍。书中将纵论数据的前世今生，与当前国际国内对数据科学的运用和研究情况。以丰富详实的案例为牵引，结合思想理念和技术手段，介绍随着数据科学的发展而涌现出来的新的科学技术手段，新的研究策略和方法，新的生活方式改变。*后通过一些深刻的对于数据科学未来发展的讨论来引出全书的结语。

作者简介:

杨旭，男，博士，副教授，硕导。主要研究领域为数据科学、人工智能和并行计算。目前已主持1项国家自然科学基金青年项目，1项国家自然科学基金重大研究计划集成项目课题，1项国家发改委重点项目，多项省部级纵向项目。近年来发表SCI/EI收录论文60余篇，其中被SCI检索近30篇，申请或授权国家发明专利10余项，并参与撰写了两项团体标准《大型人群队列研究数据处理规范T/CPMA 001-2018》与《大型人群队列研究数据安全规范 T/CPMA 002-2018》。讲授多门本科生/全英文研究生课程。主编的教材《数据科学导论》获批北京理工大学校“十二五”规划教材、校“十三五”规划教材、校“特立”系列教材。

目录:

第一部分 数

第1 章

数据 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 003

1.1 序言 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 003

1.2 数据的定义 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 003

第2 章

大数据与数据科学 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 006

2.1 大数据的概念 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 006

2.2 大数据的4 V 特性 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 007

2.3 数据科学简述 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 011

第3 章

说古 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 017

3.1 数据简史 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 017

3.2 大数据简史 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 023

3.3 大数据时代来临的表现 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 025

3.4 大数据的产生根源 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 026

第4 章

道今 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 029

4.1 政府篇••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 029

4.2 企业篇••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 034

第三部分 新

第5 章

新方法 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 043

5.1 数据密集型研究方法 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 043

5.2 数据的获取和预处理 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 052

5.3 数据的存储与管理 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 076

5.4 数据的处理 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 088

5.5 数据的可视化 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 095

第6 章

新策略 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 107

6.1 关联分析 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 107

6.2 趋势预测 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 132

6.3 决策支持 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 153

6.4 模式创新 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 162

第7 章

新生活 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 175

7.1 智慧城市 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 175

7.2 智慧医疗 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 196

第四部分 语

第8 章

结语 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 215

8.1 数据带来的挑战 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 215

8.2 数据带来的机遇 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 218

8.3 数据带来的误区 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 221

结语 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 225