书目信息 |
| 题名： |
数据科学基础
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| 作者： | 罗翔宇 ， 朱利平 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 中国人民大学出版社 2021.05 |
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| 页数： | 330页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 大数据与人工智能系列 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据管理--shu ju guan li | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-300-29320-2 | |
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| 330 | @a本书稿是一本介绍Python软件的应用的教材, 主要内容包括引言、因果推断、Python入门、复杂数据类型、复杂代码组、表格处理、数据可视化、概率、条件概率及贝叶斯公式、经验分布、假设检验、参数估计、均值与中心极限定理、预测、回归中的统计推断、常用机器学习方法等内容。从比较严格的意义上来说, 数据科学是通过计算和推断, 从数据集或数据流中提取出来有价值的、真实的信息来辅助决策的一门科学。数据科学是从数据到信息再到决策的一个过程。本书无需高深的数学或统计学基础, 基本不会出现数学公式, 从零基础起步, 基于Python语言环境, 借助大量案例, 介绍统计学重要思想和概念, 展示数据科学的基本内容。读者可以了解并掌握 Python语言环境, 理解统计学的基本概念和重要思想, 以及在数据科学领域如何运用这些概念和思想, 掌握收集、处理、分析数据的基本方法以及数据科学的基本内容。 | |
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| 数据科学基础/朱利平, 罗翔宇编著.-北京：中国人民大学出版社，2021.05 |
| 330页：图；26cm.-(大数据与人工智能系列) |
| ISBN 978-7-300-29320-2：CNY52.00 |
| 本书稿是一本介绍Python软件的应用的教材, 主要内容包括引言、因果推断、Python入门、复杂数据类型、复杂代码组、表格处理、数据可视化、概率、条件概率及贝叶斯公式、经验分布、假设检验、参数估计、均值与中心极限定理、预测、回归中的统计推断、常用机器学习方法等内容。从比较严格的意义上来说, 数据科学是通过计算和推断, 从数据集或数据流中提取出来有价值的、真实的信息来辅助决策的一门科学。数据科学是从数据到信息再到决策的一个过程。本书无需高深的数学或统计学基础, 基本不会出现数学公式, 从零基础起步, 基于Python语言环境, 借助大量案例, 介绍统计学重要思想和概念, 展示数据科学的基本内容。读者可以了解并掌握 Python语言环境, 理解统计学的基本概念和重要思想, 以及在数据科学领域如何运用这些概念和思想, 掌握收集、处理、分析数据的基本方法以及数据科学的基本内容。 |
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正题名：数据科学基础
索取号：TP274/Z850
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| 1 | 1522287 | 215222872 | 自科库301/301自科库 99排6列6层/ [索取号:TP274/Z850] | 在馆 | |
| 2 | 1522288 | 215222881 | 自科库301/301自科库 99排6列6层/ [索取号:TP274/Z850] | 在馆 |