2017数据科学书单推荐:R/Python/大数据好书一箩筐

 

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推荐一:《Python与数据挖掘》

作者:张良均,杨海宏,何子健,杨征 等 著

出版社:机械工业出版社

内容介绍:这是一本适合教学和零基础自学的Python与数据挖掘的教程,即便你完全没有Python编程基础和数据挖掘基础,根据本书中的理论知识和上机实践,你也能迅速掌握如何使用Python进行数据挖掘。本书已经被多所高校预定为教材,为了便于教学,书中还提供了大量的上机实验和教学资源。

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推荐语:公认经典教材,数据挖掘资深专家10余年大数据挖掘与实施经验结晶。系列图书被华南师大、广东工业大学、广西科技大学等超100所大学选为教材,附赠源代码,配有教学PPT和上机实验。


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推荐二《R语言与数据挖掘》

作者:张良均,谢佳标,杨坦,肖刚 著

出版社:机械工业出版社

内容介绍:这是公认的、权*的适合教学和零基础自学的R语言与数据挖掘教程,华南师范大学、广东工业大学、广西科技大学等20余所大学选为教材。即便你完全没有R语言编程基础和数据挖掘基础,根据本书中的理论知识和上机实践,你也能迅速掌握如何使用R语言进行数据挖掘。本书已经被多少高校预定为教材,为了便于教学,书中还提供了大量的上机实验和教学资源。

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推荐语:公认权益教材,数据挖掘资深专家10余年大数据挖掘与实施经验结晶。华南师范大学、广东工业大学、广西科技大学等20余所大学选为教材,附赠源代码,配有教学PPT和上机实验。


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推荐三《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》

作者:黄申 著

出版社:机械工业出版社

内容介绍:本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是实践解析;让读者身临其境,一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点,并提供相应的背景知识介绍,对于想进一步深入研究细节的读者,也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。

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推荐语:作者荣获美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序力荐!将技术与商业需求相结合,深入剖析大数据商业应用中的困惑与难题,帮助读者更好地掌握技术支撑业务高速发展的方案!


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推荐四:《大数据挖掘:系统方法与实例分析》

作者:周英,卓金武,卞月青 著

出版社:机械工业出版社

内容介绍:本书是大数据挖掘领域的扛鼎之作,由全球科学计算领域的领导者MathWorks(MATLAB公司)官方的资深数据挖掘专家撰写,MathWorks官方及多位专家联袂推荐。它从技术、方法、案例和*佳实践4个维度对如何系统、深入掌握大数据挖掘提供了详尽的讲解。

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推荐语:MATLAB官方资深大数据挖掘专家撰写,MATLAB官方及多位专家鼎力推荐。从技术、方法、案例、实践4个维度循序渐进地讲解了大数据挖掘技的流程、方法和原理。


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推荐五:《大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》

作者:(美)南森·马茨(Nathan Marz),詹姆斯·沃伦(James Warren)

出版社:机械工业出版社

内容介绍:本书教你使用一种专门设计用来获取和分析网络规模数据的架构去构建大数据系统——Lambda架构,它是一种可扩展的、易于理解的、可以被小团队用来构建和运行大数据系统的方法。除了与你分享Lambda架构的相关知识,本书还给出了相应的示例,将“理论应用于实践”,助你更好地“认识”Lambda架构,更好地将其应用到工作中。

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推荐语:充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。它将描述一个可扩展的、易于理解大数据系统的方法——可以由小团队构建并运行。


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推荐六《数据科学:理论、方法与R语言实践》

作者:[美] 尼娜·朱梅尔(NinaZumel) 等 著;于戈 等 译

出版社:机械工业出版社

内容介绍:本书从实用的角度较为全面地展现了数据科学的主要内容,并结合大量的实际项目案例,利用R语言详细地讲解了数据项目的开发过程和关键技术。本书包括三个部分共11章的内容,主要介绍了数据科学项目的处理过程、选择合适的建模方法,也讨论了bagging算法、随机森林、广义加性模型、核和支持向量机等高级建模方法。此外,还讨论了文档编制和结果部署,以及如何向组织内不同的受众展现项目结果。本书适合作为高等院校高年级本科生和研究生及从事数据管理与分析工程技术人员的主要参考书。

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推荐语:数据分析与挖掘方面的zui新力作,结合当前流行的开源软件R语言,以业界真实应用为案例,阐述实用方法,难度较低。


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推荐七:《数据科学导论:Python语言实现》

作者:[意] 阿尔贝托·博斯凯蒂 著;于俊伟 译

出版社:机械工业出版社

内容介绍:本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。最后,通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。
本书行文过程以数据科学项目为主体,辅以整洁的代码和简化的示例,能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。

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推荐语:本书由两位资深数据科学家撰写,融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验,借助现有的Python语法和结构知识,全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践,包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书,你将深入理解Python核心概念,成为高效数据科学实践者。


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作者:[英] 约翰尼斯·莱道尔特 著;王星 等 译

出版社:机械工业出版社

内容介绍:从海量的数据中收集、分析、提取有价值的信息需要功能强大的分析工具,本书结合R软件详细介绍了数据挖掘和数据分析的实用方法,主要内容包括处理信息和获取数据、标准线性回归、局部多项式回归、统计建模中简约的重要性、Logistic回归、贝叶斯分析、多项式Logistic回归、决策树、聚类、购物篮分析、降维和网络数据等。书后配有练习并且书中所有例子涉及的数据集和R代码可以从本书配套网站获取。

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推荐语:这是一本有关数据挖掘和商务分析的实用方法的图书,适用于迫切需要使用这些方法来了解运营状况并解决经营问题的读者。写作本书的目的是对获得公众口碑的数据挖掘工具进行全面讨论,而不仅仅局限于传统的黑箱式描述,展现这些方法的工作机理。

END.

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5 Responses

  1. 说道:

    其实我也想要python  ,但是R不能少,选我选我!! 

  2. flyinginte说道:

    最近正在学习R,希望能在大数据方面结合自己的专业,进行一定的研究

  3. small说道:

    祝越办越好(选我选我)

  4. 萧凡说道:

    匠人精神,敬重!

  5. 黄杰说道:

    好书不少,选我啊

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