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『簡體書』数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示

書城自編碼: 2861654
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡數據庫
作者: [美]EMC教育服务团队[EMC Education Ser
國際書號(ISBN): 9787115416377
出版社: 人民邮电出版社
出版日期: 2016-07-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 356/515千字
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 518

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編輯推薦:
数据科学和大数据分析是指利用数据的力量来发现新的见解。本书涵盖了数据科学涉及的行为广度以及所使用的方法和工具。本书内容侧重于任何行业和技术环境中都会用到的概念、原理和实际应用,并通过开源软件来分析案例,以帮助读者更好地理解。本书将帮助您:成为数据科学团队中的一名贡献者;部署结构化的生命周期方法来分析数据问题;应用合适的分析技术和工具来分析大数据;学习如何用数据来讲一个动人的故事,以推动商业行为;备考EMC Proven Professional数据科学家认证。EEMC专家认证是IT行业领先的教育和认证项目,涵盖了信息存储技术、虚拟化技术、云计算、数据科学与大数据分析等领域。通过认证是一种很好的自我投资方式,同时也是对自己专业知识的正式验证。本书可以作为准备数据科学专员(EMCDSA)认证的资料。在驱动企业和服务提供商转型其运营方式以及以服务形式交付IT(IT as a service)方面,EMC是全球领导者。而该转型的基础则是云计算。通过创新的产品和服务,EMC加速了云计算的进展,旨在帮助IT部门以一种更为敏捷、可信和具备成本效益的方式来存储、管理、保护和分析它们有价值的资产——信息
內容簡介:
数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念,关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书,它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。
《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为12章,主要内容包括大数据分析的简单介绍,数据分析生命周期的各个阶段,使用R语言进行基本的数据分析,以及高级的分析理论和方法,主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分类、时间序列分析、文本分析等方法。此外,本书还涵盖了用来进行高级数据分析所使用的技术和工具,比如MapReduce和Hadoop、数据库内分析等。
《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》内容详细,示例丰富,侧重于理论与练习的结合,因此比较适合对大数据分析、数据科学感兴趣的人员阅读,有志于成为数据科学家的读者也可以从本书中获益。
關於作者:
作者简介David Dietrich是EMC Education Services的数据科学教育团队的负责人,他领导着大数据分析和数据科学相关的课程、策略和课程开发工作。他参与编写了EMC数据科学课程的首门课程,以及两门额外的EMC课程(以向领导和管理人员讲授大数据和数据科学为主),而且还是本书的作者兼编辑。他在数据科学、数据隐私和云计算领域已经申请了14项专利。David曾指导若干所大学开设数据分析相关的课程项目,而且还经常在会议和行业活动中发表演讲。他还是波士顿地区几所大学的客座讲师。他的作品已被精选到包括福布斯杂志、哈佛商业评论以及由美国马萨诸塞州长Deval Patrick委托起草的2014 马萨诸塞大数据报告等内在的主流出版物中。David在分析和技术领域已经浸淫了近20年。在其职业生涯中,他曾在多家财富500强公司工作过,出任多个与数据分析相关的职位,其中包括管理分析和运营团队,提供分析咨询服务,管理用于规范美国银行业的分析软件产品线,以及开发软件即服务(Software-as-a-Service)和Bl即服务(Bl-as-a-Service)的产品。此外,David还曾与美联储一起合作开发用于监控房产抵押贷款的预测模型。Barry Heller是EMC Education Services的一名咨询技术教育顾问。Barry是大数据和数据科学新兴技术领域的课程开发人员和课程顾问。在此之前,Barry曾是一名顾问研究科学家,在EMC全面客户体验(Total Customer Experience)部门内发起并领导了许多与数据分析相关的项目。在其EMC职业生涯的早期,他负责管理统计工程团队,并负责企业资源企划(ERP)实施中的数据仓库工作。在加盟EMC之前,Barry在医疗诊断和技术公司担任过可靠性工程功能(Reliability Engineering Functions)的管理和分析角色。在此期间,他将其数量分析技能应用到了客户服务、工程、制造、销售营销、金融和法律领域内的无数商业应用中。他强调与客户管理人员深入互动的重要性,他的许多成功案例不仅源自对分析的技术细节的关注,也源自针对分析结果会做出的决策的关注。Barry拥有罗彻斯特理工学院计算数学专业的本科学位,以及纽约州立大学新帕尔兹分校数学专业的硕士学位。Beibei Yang是EMC Education Services的一名技术教育顾问,在EMC负责开发若干与数据科学和大数据分析相关的公开课程。Bebei在IT行业有7年的从业经验。在加盟EMC之前,她在一家财富500强公司先后担任过软件工程师、系统管理员和网络管理员等职位,并引入了多种提升效率和鼓励合作的新技术。Beibei曾
目錄
第1章 大数据分析介绍1
1.1 大数据概述2
1.1.1 数据结构4
1.1.2 数据存储的分析视角9
1.2 分析的实践状态10
1.2.1 商业智能 VS 数据科学11
1.2.2 当前分析架构12
1.2.3 大数据的驱动力14
1.2.4 新的大数据生态系统和新的分析方法15
1.3 新的大数据生态系统中的关键角色17
1.4 大数据分析案例20
1.5 总结21
1.6 练习21
参考书目21
第2章 数据分析生命周期23
2.1 数据分析生命周期概述24
2.1.1 一个成功分析项目的关键角色24
2.1.2 数据分析生命周期的背景和概述26
2.2 第1阶段:发现28
2.2.1 学习业务领域29
2.2.2 资源29
2.2.3 设定问题30
2.2.4 确定关键利益相关者30
2.2.5 采访分析发起人31
2.2.6 形成初始假设32
2.2.7 明确潜在数据源32
2.3 第2阶段:数据准备33
2.3.1 准备分析沙箱34
2.3.2 执行ETLT35
2.3.3 研究数据36
2.3.4 数据治理37
2.3.5 调查和可视化37
2.3.6 数据准备阶段的常用工具38
2.4 第3阶段:模型规划39
2.4.1 数据探索和变量选择40
2.4.2 模型的选择41
2.4.3 模型设计阶段的常用工具42
2.5 第4阶段:模型建立42
2.5.1 模型构建阶段中的常用工具44
2.6 第5阶段:沟通结果45
2.7 第6阶段:实施46
2.8 案例研究:全球创新网络和分析(GINA)49
2.8.1 第1阶段:发现50
2.8.2 第2阶段:数据准备51
2.8.3 第3阶段:模型规划51
2.8.4 第4阶段:模型建立51
2.8.5 第5阶段:沟通结果53
2.8.6 第6阶段:实施54
2.9 总结55
2.10 练习55
参考书目55
第3章 使用R进行基本数据分析57
3.1 R简介58
3.1.1 R图形用户界面6

 

 

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