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数据科学导论

"冲破大数据迷雾,构建你自己的数据思维,一切从这里开始!Let's Go! “算一算”“试一试”“想一想”,挑战自我,终生受益!So Easy!"

作者:张旗、魏惠梅
丛书名:计算机技术入门丛书
定价:79
印次:1-1
ISBN:9787302669647
出版日期:2024.09.01
印刷日期:2024.08.30

"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。 "

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前言 当今社会,数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步,数据的规模和种类也在快速增长,数据在企业、政府乃至个人决策过程中所起的作用越来越大。人们渴望了解数据科学,国家需要培养大数据人才。随着全国高校“数据科学与大数据技术”及相关专业建设的持续推进,一大批专业性强的好书已经陆续推出,满足相关专业人士的需求,但通识导论性书籍目前还处于稀缺状态。 大数据时代的“数据科学导论”教学应该关注数据思维,由知识传授型课程转变为思维能力培养型课程,这种共识变得越来越强烈,因此也亟需覆盖面广、应用性强,能够深入浅出引导人们进入数据科学世界、帮助读者培养数据思维的书籍。目前,市面上数据科学导论类的教材多以概念讲概念或以概念述原理,引入大量数据科学的相关术语却又未能阐释这些术语的来源及相互之间的关系,使初学者掉入概念与术语的海洋中越发茫然; 也有另一类以“导论”为题的教材,则更多地偏重技术描述,几乎变成某种数据分析课程的微缩版,且Python及R语言等编程语言基础知识占据大量篇幅,内容较单一,更缺乏数据思维的引导及训练。 本书的最大特色在于将数据思维和数据科学基本概念、方法与技术工具、应用实践紧密结合,旨在培养并提高读者在数据时代必须具备的数据思维及批判性思维的能力。书中创新性地提出以“数据信息知识智慧”(DataInformationKnowledgeWisdom,DIKW)模型作为数据思维总框架的构想,并将这条主线贯穿始终,将DIKW模型应用于概念理解、案例分析、探究实践等方方面面,便于读者构建关于数据科学的点线面知识体系及数据思维框架。这与徐宗本等多位院士在2022年出版的论著《数据科学 : 它的内涵、方法、意义与发展》中提出的数据科学目标是完成“从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策的转换,并实现对现实世界的认知和操控”的描述完美契合。 本书围绕构建读者数据思维宗旨展开: 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,阐述统计思维、计算思维及数据思维的不同及演化过程,提倡像统计学家、计算机专家和数据科学家那样去思考,从DIKW模型的不同层次理解数据科学的内涵。第2篇“数据价值”和第3篇“数据技术”两大部分则是对数据科学流程的全面覆盖,从数据分析到数据挖掘、从神经网络到深度学习、从关系型数据库到数据仓库、从Hadoop框架到云平台、从MapReduce分布式计算到流计算和图计算,为读者展开了一个基于DIKW模型层次的数据科学全景图。所有对这些数据科学“术”的阐述强调结合案例挖掘技术的“演进脉络”及创新的“底层逻辑”, 高阶性、创新性与挑战性并存,不过分拘泥于编程代码细节及实操。第4篇“数据未来”则以DIKW的视角审视未来,包括物联网、自动机器学习、知识图谱及ChatGPT等学科前沿的未来,以及不同产业发展的未来。希望这种接触和体验的方式能够激发出读者在感兴趣领域进一步探索的好奇心及潜力,结合本书最后部分关于数据科学相关职位及所需技能的分析,找到自己的定位及未来学习与提升的方向。 相较于市面上其他数据科学类的教材,本书以DIKW模型为整体框架,强调数据思维的重要性; 采取案例驱动的创作方法,以知识点为载体循序渐进地引发读者自主思考与探究,在建立数据思维的同时,注重逻辑思维、批判性思维能力的培养。具体体现在以下几点: 近80个“技术洞察”带领读者发现技术背后的奥秘,探究其底层逻辑; 50多个“应用案例”既贴近生活也面向学科前沿,启发读者对过去、现在、未来的思考; 近百个“想一想”、“试一试”及“探索与实践”互动主题,以其独特的视角及开放性,充分挖掘读者的好奇心,开拓读者的视野; “布鲁姆学习分类”自检题、“商业思维分析方法”问题集、“批判性思维”工具、“哈佛思维可视化”路径的引入,让思维训练有章可循。 本书作者有多年高校教学、科研及项目开发的经验,曾先后在日本川崎重工、美国IBM、加拿大Manulife等世界500强公司担任过软件工程师、项目开发经理、高级数据分析师等职位。本书是作者从2018年开始为计算机类专业本科学生开设的,“数据科学导论”课程已被认定为省级“线上线下混合式一流本科课程”。本书凝聚了教学团队十几轮授课的探索及积累,由张旗教授主要执笔,魏惠梅老师参与第2篇中部分小节的编写工作。在整个撰写过程中,申丽然老师、薄喻老师就教材构思提出了具体且有益的建议; 李瑶老师、路旭明老师提供了宝贵的教学资源及素材; 张钥迪老师、齐航老师参与绘制图表及其他辅助工作。衷心感谢各位老师的辛勤付出。 “立体看世界、底线想问题”,期望各位读者通过本书的阅读和学习,感受数据科学的魅力,构建自己的数据思维,提升面向未来的能力!“未来已来”,你准备好了吗? 本书除配套常规的教学辅助资料外,还提供微课视频、概念逻辑导图、思维训练模板、省级一流课程线上资源等。 由于笔者能力有限,书中难免存在不足之处,望广大读者不吝赐教。 作〓者 2020年8月

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  • 本书可作为大数据相关专业、计算机类所有专业的导论课教材。

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    第1篇数 据 思 维

    第1章数据时代

    开篇案例: 你听说过“大数据杀熟”吗?

    学习目标

    1.1数、数据与大数据

    1.1.1数与数据

    1.1.2信息化浪潮与大数据

    1.1.3从IT时代到DT时代

    思考题

    1.2大数据时代的变革

    1.2.1大数据时代的思维变革

    1.2.2大数据时代的商业变革

    1.2.3大数据时代的生活方式变革

    思考题

    1.3大数据时代的挑战

    思考题

    1.4探究与实践

    第2章数据科学

    开篇案例: 啤酒与尿不湿

    学习目标

    2.1什么是数据科学

    2.1.1数据科学的产生

    2.1.2数据科学的定义

    2.1.3数据科学的维恩图

    思考题

    2.2科学范式及演化

    2.2.1范式及范式的演变

    2.2.2第四范式的特点

    2.2.3第四范式的挑战

    思考题

    2.3数据科学项目的实施

    2.3.1数据科学流程

    2.3.2数据特征与数据准备

    2.3.3从商业问题到数据科学问题

    思考题

    2.4探究与实践

    第3章数据思维

    开篇案例: 别轻易点赞,它会泄露你的性格秘密

    学习目标

    3.1统计学与统计思维

    3.1.1什么是统计

    3.1.2统计学原理与统计思维

    3.1.3像统计学家一样思考

    思考题

    3.2计算机与计算思维

    3.2.1计算与自动计算

    3.2.2算法与程序

    3.2.3什...

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