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内容简介:
本教材的内容,分为四大模块,分别是:(1) 数据科学基础(Fundamentals):讲述数据科学的基本概念和原则。(2) 数据和数据上的计算(Data and Computing on Data):讲述不同的数据类型及其分析方法,数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据,分析方法包括统计学方法、数据挖掘方法、和机器学习方法等。(3) 数据处理基础设施、平台和工具(Infrastructure, Platforms and Tools):讲述云计算平台、数据库、大数据平台及工具、以及编程语言 Python 等。(4) 数据科学案例和实践(Applications and Practice):讲述大数据应用的案例;并且面向金融领域的量化交易应用,从数据采集、模型训练、预测、评价、到可视化等环节,带领读者完成数据分析处理的实践。
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书籍介绍
本教材的内容,分为四大模块,分别是:(1) 数据科学基础(Fundamentals):讲述数据科学的基本概念和原则。(2) 数据和数据上的计算(Data and Computing on Data):讲述不同的数据类型及其分析方法,数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据,分析方法包括统计学方法、数据挖掘方法、和机器学习方法等。(3) 数据处理基础设施、平台和工具(Infrastructure, Platforms and Tools):讲述云计算平台、数据库、大数据平台及工具、以及编程语言 Python 等。(4) 数据科学案例和实践(Applications and Practice):讲述大数据应用的案例;并且面向金融领域的量化交易应用,从数据采集、模型训练、预测、评价、到可视化等环节,带领读者完成数据分析处理的实践。
网站评分
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书籍信息完全性:3分
网站更新速度:5分
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书籍清晰度:6分
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:9分
主题深度:6分
文字风格:8分
语言运用:4分
文笔流畅:8分
思想传递:7分
知识深度:5分
知识广度:9分
实用性:8分
章节划分:4分
结构布局:3分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:6分
现实相关:4分
沉浸感:3分
事实准确性:4分
文化贡献:5分