数据科学家系列(套装共5册)电子书

总目录

解读NoSQL

目录

作者简介

关于作者

本书特色

专业书评

内容提要

译者序

译者简介

前言

致谢

关于本书

第一部分 了解NoSQL

第二部分 数据库模式

第三部分 NoSQL解决方案

第四部分 高级主题

数据科学家修炼之道

目录

作者简介

内容提要

前言

第1章 数据科学与大数据

第2章 数据科学的重要性

第3章 数据科学家的类型

第4章 数据科学家的思维体系

第5章 技术资质

第6章 经验

第7章 社交圈

第8章 所用的软件

第9章 学习新知与解决问题

第10章 机器学习与R语言平台

第11章 数据科学的处理流程

第12章 所需的具体技能

第13章 数据科学职位哪家寻

第14章 自我展示

第15章 自由职业数据科学家之路

第16章 职业数据科学家的案例学习

第17章 资深数据科学家案例学习

第18章 新数据科学家的召唤

写给程序员的数据挖掘实践指南

目录

内容提要

作译者简介

译者简介

译者序

前 言

第1章 数据挖掘简介及本书使用方法

第2章 协同过滤——爱你所爱

第3章 协同过滤——隐式评级及基于物品的过滤

第4章 内容过滤及分类——基于物品属性的过滤

第5章 分类的进一步探讨——算法评估及kNN

第6章 概率及朴素贝叶斯——朴素贝叶斯

第7章 朴素贝叶斯及文本——非结构化文本分类

第8章 聚类——群组发现

数据整理实践指南

目录

作者简介

封面简介

前言

致谢

第1章 从头说起：什么是噪音数据

第2章 是我的问题还是数据的问题

第3章 数据是给人看的不是给机器看的

第4章 纯文本中潜在的噪音数据

第5章 重组Web数据

第6章 检测撒谎者以及相互矛盾网上评论的困惑

第7章 请噪音数据站出来

第8章 血、汗和尿

第9章 当数据与现实不匹配

第10章 偏差和误差的来源

第11章 不要把完美和正确对立起来：噪音数据真是噪音吗

第12章 数据库攻击：什么时候使用文件

第13章 卧库表，隐网络

第14章 云计算神话

第15章 数据科学的阴暗面

第16章 如何雇佣机器学习专家

第17章 数据的可追踪性

第18章 社交媒体：是可抹去的印记吗

第19章 揭秘数据质量分析：了解什么时候数据足够优质

七周七数据库

目录

内容提要

译者简介

作者访谈

前言

致谢

第1章 概述

第2章 PostgreSQL

第3章 Riak

第4章 HBase

第5章 MongoDB

第6章 CouchDB

第7章 Neo4j

第8章 Redis

第9章 结束语

附录A 数据库概述表

附录B CAP定理