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《數(shù)據(jù)科學導論（面向新工科專業(yè)建設(shè)計算機系列教材）》主要介紹數(shù)據(jù)科學的通識入門知識，可以作為高等院校數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課程教材。該書以“建立知識體系、掌握基本原理、學會初級實踐、了解前沿技術(shù)”為原則，為數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)及相關(guān)專業(yè)的學生深入學習數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)技術(shù)奠定基礎(chǔ)。該書系統(tǒng)講授數(shù)據(jù)科學的基本概念和知識體系、數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法（包括數(shù)據(jù)預處理、回歸、聚類、分類等智能分析技術(shù)）、大數(shù)據(jù)分析的基本T具，并以Python語言為例，通過大量實例和練習講授初級的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。該書通過系統(tǒng)全面的理論介紹與豐富翔實的程序?qū)嵺`相結(jié)合，幫助數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)及相關(guān)專業(yè)的學生樹立大數(shù)據(jù)意識，學習數(shù)據(jù)科學的知識體系，掌握基本的數(shù)據(jù)處理方法。
　　《數(shù)據(jù)科學導論（面向新工科專業(yè)建設(shè)計算機系列教材）》適合作為數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)及相關(guān)專業(yè)學生的教材，也可作為大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的參考書。

近些年，各行各業(yè)聚集的“大數(shù)據(jù)”不僅對信息處理技術(shù)提出了挑戰(zhàn)，而且深刻影響社會經(jīng)濟的各個方面。大數(shù)據(jù)時代的到來也催生一門新的學科——數(shù)據(jù)科學。數(shù)據(jù)科學是基于計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學等學科的一門新興的交叉學科，主要研究內(nèi)容包括數(shù)據(jù)科學基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)管理。作為一門新興學科，很多學校開設(shè)了相關(guān)專業(yè)，也急需講授其核心理論體系和應用實踐的教材。本書順應數(shù)據(jù)科學興起的潮流，為數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)及相關(guān)專業(yè)的學生，提供一本入門和導論性質(zhì)的教材。
　　作者深入調(diào)研了現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)教材和資料，結(jié)合十余年數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等領(lǐng)域的科研實踐以及“計算機導論”等計算機專業(yè)基礎(chǔ)課程的教學實踐經(jīng)驗，以“建立知識體系、掌握基本原理、學會初級實踐、了解前沿技術(shù)”為原則，精心設(shè)計編寫了本書。本書具有如下特色。
　�。�1）內(nèi)容全面，重點突出。本書涵蓋了數(shù)據(jù)科學的主要內(nèi)容，包括基礎(chǔ)理論、數(shù)學基礎(chǔ)、分析方法、應用前沿和處理技術(shù)。同時，作者也從數(shù)據(jù)挖掘的視角著重強調(diào)了數(shù)據(jù)分析的基本方法和技能。
　�。ā酰├碚撓到y(tǒng)，實踐豐富。本書比較系統(tǒng)地介紹了與數(shù)據(jù)科學緊密相關(guān)的基本理論和方法，并且配以豐富的實例進行講解。作者以Python語言為例，配以大量實例詳細講解了數(shù)據(jù)分析的基本方法。
　�。�3）模塊設(shè)計，靈活組合。本書劃分為3個模塊：基礎(chǔ)理論（□□～□章）、分析方法（第3～6章）、高級主題（第7～8章），3個模塊相對獨立，模塊內(nèi)部也是由淺入深。選擇合適章節(jié)內(nèi)容和講授深度，可以支撐□～6學分的“數(shù)據(jù)科學導論”課程設(shè)置。
　　（4）深入淺出，可讀性強。本書盡量介紹數(shù)據(jù)科學□相關(guān)的內(nèi)容和□基本的概念，并配以實例介紹本質(zhì)含義;此外，還介紹了大量要深入學□□擴展閱讀材料。本書面向具有基礎(chǔ)的計算機相關(guān)知識的學生和科技工作者，力爭概念通俗易懂，方法便于上手。
　　全書內(nèi)容分為3部分，共8章�！酢醪糠质菙�(shù)據(jù)科學的基本理論和數(shù)學基礎(chǔ)，由□□～□章組成。
　　□□章是本書統(tǒng)領(lǐng)式的一章。主要介紹數(shù)據(jù)科學的產(chǎn)生背景、基礎(chǔ)知識、基本理論以及數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)科學的實踐案例。通過串聯(lián)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的概念，闡述了人類社會的數(shù)據(jù)化進程;通過介紹數(shù)據(jù)科學的理論基礎(chǔ)和應用實踐引導讀者在學習時應注重理論聯(lián)系實際，學以致用。
　　第□章介紹數(shù)據(jù)科學研究中廣泛使用的數(shù)學工具。主要介紹數(shù)據(jù)科學中需要用到的基礎(chǔ)數(shù)學知識，包括線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、優(yōu)化理論和圖論基礎(chǔ)，并結(jié)合實例探討它們的應用。
　　本書第二部分介紹數(shù)據(jù)科學中常用的數(shù)據(jù)分析方法，由第3～6章組成。
　　第3章介紹數(shù)據(jù)科學研究中主流的編程語言。全書的案例也都統(tǒng)一以Python語言講解。本章涵蓋Python的基本用法以及數(shù)據(jù)科學處理中重要庫的使用。
　　第4章介紹數(shù)據(jù)科學處理中基本的數(shù)據(jù)預處理方法。本章是整個數(shù)據(jù)處理中的前期核心步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)變換等技術(shù)，□后輔以一個實踐案例具體闡述預處理的各個步驟。
　　第5章介紹數(shù)據(jù)科學研究中的基本機器學習模型。本章介紹機器學□□基本概念及主流的機器學習庫，同時講解回歸、分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等監(jiān)督學習方法及聚類等無監(jiān)督學習模型，每個模型均配有實例及代碼演示。
　　第6章以實戰(zhàn)案例系統(tǒng)總結(jié)前面章節(jié)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。首先介紹數(shù)據(jù)分析流程，繼而給出4個具體的案例，包括Titanic生存預測、時間序列預測等，每個案例從問題分析開始，闡述數(shù)據(jù)預處理、機器學習模型使用、結(jié)果分析等完整流程。
　　本書第三部分介紹數(shù)據(jù)科學的應用前沿和處理技術(shù)，由第7～8章組成。
　　第7章圍繞非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，分別對文本數(shù)據(jù)、圖像□□數(shù)據(jù)、圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析與應用方法展開介紹。此外，還簡要介紹了數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)、應用場景、常用的可視化分析工具。
　　第8章介紹大數(shù)據(jù)處理的主流工具。主要介紹了云計算的相關(guān)概念和特點、核心技術(shù)虛擬化和多個商用的云計算平臺;討論了大數(shù)據(jù)處理工具Hadoop與Spark這兩個框架的基本概念、核心算法以及生態(tài)環(huán)境。本章還提供了一個完整的搭建并使用Hadoop集群進行數(shù)據(jù)處理的應用案例。
　　本書可以作為數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)及相關(guān)專業(yè)學生的數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)分析等課程的入門教程，也可以作為科技工作者學□□數(shù)據(jù)分析的參考材料。作為大學教材使用，可以有短學時（□～3學分）和長學時（4～6學分）兩種教學計劃。針對短學時教學計劃，可以選擇□□、3～6章講授，其他章節(jié)選講;針對長學時教學計劃，可以講授全部內(nèi)容，并且增加上機實踐環(huán)節(jié)。本書還提供了豐富的教學資料供教師教學參考和學生學習使用，包括教學幻燈片和所有實例源代碼等資料。這些資料可以從www.shichuan.org下載使用。
　　石川負責全書框架設(shè)計和統(tǒng)稿，并編寫了□□章；王嘯負責編寫第3～6章；胡琳梅負責編寫第□、7、8章;王柏對全書進行了校對。本書編寫過程中得到了北京郵電大學計算機學院數(shù)據(jù)科學與服務中心的老師們的大力支持和幫助;也得到了許多研究生的支持，他們收集并整理了大量的資料。沒有他們的幫助，本書很難在約定的時間內(nèi)完成。在此，感謝他們在本書的編寫過程中做出的巨大貢獻。

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