机读格式显示(MARC)

• 000 01622nam 2200337 450

• 001 0000429182

• 005 20221202101000.0

• 010 __ |a 978-7-111-70347-1 |d CNY129.00

• 100 __ |a 20220530d2022 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c ger

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a af a 001yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 大数据分析 |A da shu ju fen xi |e 理论、方法及应用 |f (德) 史蒂文·S. 斯基纳著 |d = The data science design manual |f Sleven S. Skiena |g 徐曼译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2022.04

• 215 __ |a XIII, 321页, [4] 页图版 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与工程技术丛书 |A shu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章科技

• 306 __ |a 由Springer授权出版

• 314 __ |a 史蒂文·S.斯基纳, 博士, 石溪大学的杰出教授, 研究方向是数据科学、自然语言处理和算法。

• 320 __ |a 有书目 (第305-310页) 和索引

• 330 __ |a 本书重点介绍收集、分析和解释数据所需的关键技能, 以及成为优秀数据科学家的基本原则, 特别强调分析数据时什么是真正重要的内容。本书从底层逻辑出发, 由浅入深地介绍了数据科学的概念、所需的数学基础、数据的整理清洗方法、数据分析方法 (包括统计分析、可视化、数学模型、线性回归、logistic回归、机器学习算法等) 以及学习大数据分析的意义。而且作者还结合应用领域的大量数据分析案例详细解释大数据分析的核心技术和实现方法。

• 410 _0 |1 2001 |a 数据科学与工程技术丛书

• 510 1_ |a Data science design manual |z eng

• 517 1_ |a 理论、方法及应用 |A li lun 、 fang fa ji ying yong

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _1 |a 斯基纳 |A si ji na |g (Skiena, Sleven S.) |4 著

• 702 _0 |a 徐曼 |A xu man |4 译

• 801 _0 |a CN |b 万品图书 |c 20221010

• 905 __ |a AUSTL |d TP274/S425