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数据科学导论
本书是一本集“数据思维训练、数据能力培养、批判性思维实践”于一体的关于数据科学的引导性图书，以循序渐进引发读者自主思考与探究为宗旨，在建立数据思维的同时，注重逻辑思维、批判性思维能力的提升。 本书共4篇。第1篇“数据思维”，从数据科学的“道”出发，探究数据科学的起源、数据思维的特点、DIKW模型及其应用； 第2篇“数据价值”和第3篇“数据技术”则是数据科学“术”的全面覆盖，包括数据预处理、描述性分析、探索性分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、大数据存储、分布式计算、大数据云平台等内容； 第4篇“数据未来”则从科学、工程与技术层面，畅想数据科学的未来、人工智能的未来，以及你我的未来。 本书适合作为高等学校大数据类专业的导论性必修课教材，也适用于计算机类及工科各专业、统计及商业类各专业相关选修课和通识课程，对数据科学爱好者及相关领域从业者来说也是一本值得研读的书。
大数据模型与应用(微课版）
本书介绍的算法和模型分为四个主要方面: 常用的模型、预测模型、分类与聚类算法、大数据的应用与热点内容研究。 学习大数据模型与应用课程的意义在于: 让学者了解数据模型的建模方法，实现编程的方法与技巧，各类算法对应程序的阅读方法，以达到熟练掌握大数据各类模型的实现方法。 本书可作为数据科学与大数据技术、大数据管理与应用专业、计算机类、信息管理类、电子商务、综合管理类专业的本科教材，也可作为其他相关专业的数据建模教材或者选修教材。本书文字通俗易懂，便于自学，也可作为从事计算机应用、大数据相关专业研究等科技人员基础建模的工具书。
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