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    资料简介:

    山西快乐十分历史开奖 www.bdskm.net 作为认知科学的延伸,数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视,另一方面也要撩开自己的神秘面纱,以*为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友,为用科学的思维方式进行工作做好理论准备?!妒菘蒲Ъ已墒植帷反又诙嘞认图翱蒲Ъ业拈笫陆财?,以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点,然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实,从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影?!妒菘蒲Ъ已墒植帷凡⒉灰愿呱畹氖Ю砺垩芯孔魑康?,也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络,而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗,并试着从中悟出一些道理。

    《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人,初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人,产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等对数据分析工作敏感的人,以及所有对数据科学感兴趣并希望逐步深入了解数据科学知识体系的人阅读。


    资料目录:

    认知篇

    第1章 什么是科学家       2

    1.1 从太阳东升西落开始   2

    1.1.1 农历   2

    1.1.2 公历   5

    1.1.3 小结   7

    1.2 阿基米德爱洗澡?      7

    1.3 托勒密的秘密      10

    1.4 牛顿为什么那么牛      11

    1.4.1 苹果和三大定律       11

    1.4.2 极限和微积分   12

    1.5 高斯——高,实在是高      15

    1.6 离经叛道的爱因斯坦   17

    1.7 本章小结      20

    第2章 什么是科学    23

    2.1 科学之科      23

    2.2 边界的迷茫   23

    2.3 科学之殇      26

    2.4 本章小结      27

    第3章 数据与数学    28

    3.1 什么是数据   28

    3.2 数学的奥妙   29

    3.2.1 《几何原本》   29

    3.2.2 《九章算术》   30

    3.2.3 高等数学   34

    3.3 本章小结      37

    第4章 数据科学的使命    38

    4.1 走近数据科学      38

    4.1.1 介质   38

    4.1.2 从信息到数据   41

    4.1.3 数据科学的本质       43

    4.2 万能的数据科学   44

    4.2.1 测量   44

    4.2.2 统计计算   47

    4.2.3 指标   52

    4.3 使命必达      53

    4.3.1 高效生产   53

    4.3.2 破除迷信   56

    4.3.3 目标一致与不一致   57

    4.4 本章小结      58

    第5章 矛盾的世界    59

    5.1 古希腊——学者高产的国度      59

    5.2 矛盾无处不在      61

    5.3 世界究竟是否可知      63

    5.4 薛定谔的“喵星人”   64

    5.5 本章小结      66

    第6章 实验和哲学    68

    6.1 朴素的认知方法   68

    6.1.1 眼见为实   69

    6.1.2 归纳与总结       70

    6.2 哲学靠谱吗   71

    6.3 数学的尽头是哲学      72

    6.4 本章小结      73

    第7章 辩证思维       74

    7.1 要不要辩证有多大区别      74

    7.2 谁对谁错      76

    7.3 做到客观不容易   77

    7.4 观念的存弭   79

    7.5 本章小结      82

    分化篇

    第8章 统计学    86

    8.1 数理统计鼻祖—阿道夫·凯特勒      86

    8.2 统计就是统共合计      88

    8.3 数据来源      90

    8.4 抽样      91

    8.5 对照实验      91

    8.6 误差      94

    8.6.1 抽样误差   94

    8.6.2 非抽样误差       96

    8.7 概括性度量   97

    8.7.1 集中趋势度量   98

    8.7.2 离散程度度量   100

    8.7.3 小结   100

    8.8 概率与分布   100

    8.8.1 数学期望   102

    8.8.2 正态分布   103

    8.8.3 其他分布   106

    8.9 统计学与大数据   107

    第9章 信息论    109

    9.1 模拟信号      109

    9.2 信息量与信息熵   110

    9.3 香农公式      111

    9.4 数字信号      112

    9.5 编码与压缩   113

    9.5.1 无损压缩   114

    9.5.2 有损压缩   117

    9.6 本章小结      126

    第10章 混沌论  127

    10.1 洛伦兹在想什么 128

    10.2 罗伯特·梅的养鱼计划    129

    10.3 有限的大脑,无限的维    130

    10.4 谋杀上帝的拉普拉斯 132

    10.5 庞加莱不是省油的灯 134

    10.6 未知居然还能做预测 137

    10.7 本章小结    137

    第11章 算法学  139

    11.1 离散的世界 139

    11.2 成本的度量 142

    11.3 穷举法——暴力破解 143

    11.4 分治法——化繁为简 152

    11.5 回溯法——能省则省 154

    11.6 贪心法——局部最优 155

    11.7 迭代法——步步逼近 156

    11.7.1 牛顿法     157

    11.7.2 梯度下降法     158

    11.7.3 遗传算法  159

    11.8 机器学习——自动归纳     161

    11.8.1 非监督学习     162

    11.8.2 监督学习  164

    11.8.3 强化学习  176

    11.9 神经网络——深度学习     178

    11.9.1 神经元     178

    11.9.2 BP神经网络    180

    11.9.3 损失函数  181

    11.9.4 非线性分类     183

    11.9.5 激励函数  187

    11.9.6 卷积神经网络  189

    11.9.7 循环神经网络  191

    11.9.8 小结  194

    11.10 本章小结   195

    实践篇

    第12章 数据采集      198

    12.1 数据的源头 198

    12.2 日志收集    199

    12.2.1 实时上传  200

    12.2.2 延时上传  203

    12.2.3 加密问题  204

    12.2.4 压缩问题  205

    12.2.5 连接方式  206

    12.2.6 消息格式  208

    12.2.7 维度分解  210

    12.3 这只是不靠谱的开始 211

    12.4 本章小结    212

    第13章 数据存储      213

    13.1 读写不对等 213

    13.1.1 读多写少  214

    13.1.2 读少写多  214

    13.1.3 读写都多  215

    13.2 进快还是出快    216

    13.2.1 最快写入  216

    13.2.2 读出最快  218

    13.3 文件还是数据库 218

    13.4 要不要支持事务 219

    13.5 表分区和索引    221

    13.5.1 表分区     222

    13.5.2 索引  222

    13.6 稳定最重要 225

    13.7 安全性和副本    226

    13.7.1 RAID       226

    13.7.2 软冗余     228

    13.8 本章小结    229

    第14章 数据统计      230

    14.1 此“统计”恐非彼“统计”    230

    14.2 要精确还是要简洁    234

    14.3 统计是万能的吗 235

    14.4 注意性能    237

    14.5 本章小结    238

    第15章 数据建模      239

    15.1 模型是宝贵的财富    240

    15.2 量化是关键 241

    15.3 该算法出马了    241

    15.3.1 统计学模型     242

    15.3.2 线性关系  243

    15.3.3 复杂的非线性关系  243

    15.4 算法的哲学 244

    15.5 本章小结    245

    第16章 数据可视化与分析      247

    16.1 看得见,摸得着 247

    16.2 颜色很重要 247

    16.3 别说布局没有用 249

    16.3.1 由上而下,由简而繁     249

    16.3.2 总-分,分-总,总-分-总       251

    16.3.3 毗邻吸引  252

    16.4 有图就别要表格 253

    16.5 分析的内涵 254

    16.5.1 相关性分析     255

    16.5.2 预测分析  256

    16.5.3 其他分析  257

    16.6 有趣的统计应用 257

    16.6.1 不规则图形的面积  258

    16.6.2 套出你的实话  258

    16.6.3 巧测圆周率     259

    16.7 仁者见仁,智者见智 260

    16.8 永恒的困惑 261

    16.9 本章小结    263

    第17章 数据决策      264

    17.1 决策就是“拍脑袋” 264

    17.2 哪里有物质,哪里就有数据    265

    17.2.1 目的的统一     265

    17.2.2 数据胜于雄辩  266

    17.3 这是风险博弈    267

    17.3.1 性价比优先     267

    17.3.2 小迭代至上     268

    17.3.3 不要“输不起”     268

    17.3.4 留得青山在     269

    17.4 本章小结    270

    第18章 案例分析      272

    18.1 K线图里的秘密 272

    18.1.1 什么是市场     273

    18.1.2 谁在控制价格  273

    18.1.3 货币价格的形成     276

    18.1.4 零和博弈  277

    18.1.5 涨跌都盈利     278

    18.1.6 价格的预测     279

    18.1.7 形态  280

    18.1.8 K线图周期     282

    18.1.9 造市商与点差  283

    18.1.10 科学分析       284

    18.1.11 小结       317

    18.2 数学能救命 317

    18.2.1 阴云下的大西洋     317

    18.2.2 护航船队的救星     318

    18.2.3 数学家的天下  324

    18.2.4 小结  324

    18.3 人人都能运筹帷幄    325

    第19章 与本书相关内容的问与答  326

    后记       333

    附录A    335

    A.1 VMwareWorkstation的安装      335

    A.1.1 VMware简介    335

    A.1.2 安装准备工作   335

    A.2 CentOS虚拟机的安装 338

    A.2.1 下载DVD镜像 338

    A.2.2 创建VMware虚拟机      338

    A.3 Ubuntu虚拟机的安装 344

    A.4 Python语言简介  350

    A.4.1 安装Python      350

    A.4.2 Hello Python     350

    A.4.3 行与缩进   350

    A.4.4 变量类型   351

    A.4.5 循环语句   352

    A.4.6 函数   353

    A.4.7 ???nbsp;  354

    A.4.8 小结   354

    A.5 Scikit-learn库简介      355

    A.6 安装Theano 356

    A.7 安装Keras    356

    A.8 安装MySQL       357

    A.9 安装MySQL-Python驱动  358

    A.10 MT4平台简介   359

    参考文献       363
     

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