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"内容组织《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中最费力气的阶段。● 相关内容参见第3 章:“数据
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《数据科学实战入门 使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学流行的两大开源平台:Python和R。 当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中,你将逐步学习如何使用更先进的技术,针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。 对于那些有数据分析经验的读者而言,他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外,本书还包含一些令人兴奋的新主题,如随机森林和广
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掌握一门语言、一种工具已不足以应对当今的数据分析任务,本书旨在解决这一问题,针对了解R但不熟悉Python(或了解Python但不熟悉R)的从业人员,详解讲解了两种语言的编程技巧和转换方法,提供大量实战案例,不讨论理论细节。
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本书的内容安排基本上按照数据科学的步骤及思维, 所有讨论都基于实际数据案例并通过R 和Python 两种软件实现. 内容包括数据及探索性数据分析、数据整理及清理、有监督学习的10 种分类及回归机器学习方法、无监督学习的两种方法. *后简要介绍网络爬虫技术, 供读者参考. 在课程内容的选择、课程进度及授课方式, 必须给任课教师以*大的自由度和自主权,一切依学生的基础、条件及需要而定. 我们应该介绍对学生*有帮助的内容, 而不是某些陈旧教条所认为“应该灌输” 的内容; 应该使学生的思维空间向无限的可能开放, 而不是约束在一个被主观认为“正确” 的狭隘方向. 科学就是在这种开放无拘束的环境下不断发展的.
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内容组织《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中最费力气的阶段。● 相关内容参见第3 章:“数据准备”。3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。● 相关内容参见第4 章:“探索性数据分析”。4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准,如果需要,可以对数据进行分割和平衡处理。● 相关内容详见第5 章:“为建模数据做准备”。5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心,在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数
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