题名:
数据科学入门   / (美) 乔尔·格鲁斯著 , 岳冰, 高蓉, 韩波译
ISBN:
978-7-115-55276-1 价格： CNY109.00
语种:
chi
载体形态:
xviii, 336页 图 23cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2021
内容提要:
本书基于Python语言环境, 从零开始讲解数据科学工作, 讲述数据科学工作所需的技能与诀窍, 并带领读者熟悉数据科学的核心知识: 数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学, 介绍了从事数据科学工作需要用到的库, 如NumPy、scikit-learn、pandas等, 还在每章末尾推荐了很多学习资源, 帮助你进一步巩固本书所学。新版基于Python 3.6, 重写了所有示例和代码, 并根据数据科学近几年的发展, 新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题, 让图书内容与时俱进。 
主题词:
数据处理  
中图分类法:
TP274 版次： 5
主要责任者:
格鲁斯 著
次要责任者:
岳冰 译
次要责任者:
高蓉 译
次要责任者:
韩波 译
责任者附注:
乔尔·格鲁斯, Capital Group公司的首席机器学习工程师, 担任过艾伦研究所的人工智能研发工程师以及谷歌公司的软件工程师, 还曾在多家创业公司担任数据科学家。岳冰, 美国西北大学数学硕士, 知乎专栏“X-Lab”编辑, 参与编撰了《知识图谱标准化白皮书 (2019版)》。高蓉, 讲师, 任教于杭州电子科技大学经济学院金融系。韩波, 自由译者、撰稿人, 从事信息技术工作二十余年, 主要兴趣领域为机器学习、Python等。