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Python数据科学导论电子书

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作       者:(法)戴维·西伦(Davy Cielen)

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2017-08-01

字       数:15.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书涵盖的主题非常广泛,介绍了数据科学方方面面的知识,每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面,为读者以后的深学习下基础。具体内容包括:第1、2章系统介绍大数据科学的背景知识及框架结构;第3~5章介绍机器学习相关知识;第6~9章介绍几个比较有趣的数据科学主题。本书是学习数据科学知识的门教材,在深学习本书的实例前,需要掌握SQL、Python及HTML5的门知识,了解统计学和机器学习相关知识。<br/>
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译者序

前言

关于本书

关于作者

关于封面插图

第1章 大数据世界中的数据科学

1.1 数据科学和大数据的好处和用途

1.2 数据种类

1.2.1 结构化数据

1.2.2 非结构化数据

1.2.3 自然语言数据

1.2.4 计算机数据

1.2.5 图类数据

1.2.6 音频、视频和图像数据

1.2.7 流数据

1.3 数据科学过程

1.3.1 设置研究目标

1.3.2 检索数据

1.3.3 数据准备

1.3.4 数据探索

1.3.5 数据建模

1.3.6 展示与自动化

1.4 大数据生态系统与数据科学

1.4.1 分布式文件系统

1.4.2 分布式编程框架

1.4.3 数据集成框架

1.4.4 机器学习框架

1.4.5 NoSQL数据库

1.4.6 调度工具

1.4.7 基准测试工具

1.4.8 系统部署

1.4.9 服务开发

1.4.10 安全

1.5 Hadoop工作示例介绍

1.6 本章小结

第2章 数据科学过程

2.1 数据科学过程概述

2.2 步骤1:定义研究目标并创立项目章程

2.2.1 了解研究的目标和背景

2.2.2 创立项目章程

2.3 步骤2:检索数据

2.3.1 从存储在公司内部的数据开始

2.3.2 不要害怕去购买数据

2.3.3 检查数据质量以预防问题发生

2.4 步骤3:数据的清洗、整合以及转换

2.4.1 数据清洗

2.4.2 尽可能早地修正错误

2.4.3 从不同的数据源整合数据

2.4.4 数据转换

2.5 步骤4:探索性数据分析

2.6 步骤5:构建模型

2.6.1 模型与变量的选择

2.6.2 模型执行

2.6.3 模型诊断与模型比较

2.7 步骤6:展示结果并在其上搭建应用程序

2.8 本章小结

第3章 机器学习

3.1 什么是机器学习,为什么需要关注它

3.1.1 机器学习在数据科学中的应用

3.1.2 机器学习在数据科学过程中的使用

3.1.3 Python工具在机器学习中的应用

3.2 建模过程

3.2.1 特征工程以及模型选取

3.2.2 模型的训练

3.2.3 模型的验证

3.2.4 预测新的观测值

3.3 机器学习的类型

3.3.1 有监督学习

3.3.2 无监督学习

3.4 半监督学习

3.5 本章小结

第4章 单机上处理大数据

4.1 大数据处理过程中遇到的难题

4.2 处理巨量数据的通用技术

4.2.1 选择合适的算法

4.2.2 选择合适的数据结构

4.2.3 选择合适的工具

4.3 处理大数据集的通用编程技巧

4.3.1 不必重复发明轮子

4.3.2 充分利用硬件

4.3.3 减少计算需求

4.4 案例研究1:预测恶意URL

4.4.1 步骤1:确立研究目标

4.4.2 步骤2:获取URL数据

4.4.3 步骤4:数据探索

4.4.4 步骤5:建模

4.5 案例研究2:在数据库中建立一个推荐系统

4.5.1 所需的工具及技术

4.5.2 步骤1:研究问题

4.5.3 步骤3:数据准备

4.5.4 步骤5:建模

4.5.5 步骤6:展示与自动化

4.6 本章小结

第5章 大数据世界的第一步

5.1 数据分布存储和框架处理

5.1.1 Hadoop:存储和处理大数据集的框架

5.1.2 Spark:取代MapReduce以获得更好的性能

5.2 案例研究:借贷的风险评估

5.2.1 步骤1:研究目标

5.2.2 步骤2:数据检索

5.2.3 步骤3:数据准备

5.2.4 步骤4(数据探索)和步骤6(报告形成)

5.3 本章小结

第6章 了解NoSQL

6.1 NoSQL简介

6.1.1 ACID:关系型数据库核心原则

6.1.2 CAP理论:多节点数据库的问题

6.1.3 NoSQL数据库的BASE原则

6.1.4 NoSQL数据库的种类

6.2 案例研究:这是什么疾病

6.2.1 步骤1:设置研究目标

6.2.2 步骤2和步骤3:数据检索与数据准备

6.2.3 步骤4:数据探索

6.2.4 再回到步骤3:为描述疾病概况做数据准备

6.2.5 再回到步骤4:为描述疾病概况做数据探索

6.2.6 步骤6:展示与自动化

6.3 本章小结

第7章 图数据库的兴起

7.1 互联数据及图数据库概述

7.2 图数据库Neo4j概述

7.3 数据互联案例:食谱推荐引擎

7.3.1 步骤1:设置研究目标

7.3.2 步骤2:数据检索

7.3.3 步骤3:数据准备

7.3.4 步骤4:数据探索

7.3.5 步骤5:数据建模

7.3.6 步骤6:数据展示

7.4 本章小结

第8章 文本挖掘和文本分析

8.1 现实世界中的文本挖掘

8.2 文本挖掘技术

8.2.1 词袋

8.2.2 词干提取和词形还原

8.2.3 决策树分类器

8.3 案例研究:Reddit帖子分类

8.3.1 自然语言工具包

8.3.2 数据科学过程综述及第1步:研究目标

8.3.3 第2步:数据检索

8.3.4 第3步:数据准备

8.3.5 步骤4:数据探索

8.3.6 再回到步骤3:数据准备的调整

8.3.7 步骤5:数据分析

8.3.8 步骤6:展示与自动化

8.4 本章小结

第9章 面向终端用户的数据可视化

9.1 数据可视化选项

9.2 Crossfilter——JavaScript MapReduce库

9.2.1 安装

9.2.2 利用Crossfilter筛选药品数据集

9.3 用dc.js创建一个交互式控制面板

9.4 控制面板开发工具

9.5 本章小结

附录A 搭建Elasticsearch

附录B 搭建Neo4j

附录C 安装MySQL服务器

附录D 在虚拟环境下搭建Anaconda

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