专著推荐 |《数据科学导论——R与Python实现》

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大数据时代的统计与人工智能系列教材

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本书特色

★作者具有丰富的教学经验和教材编写经验

★定位本科各专业二、三年级数据科学入门课程

★案例丰富贴近实际，原理讲解清楚透彻

作者简介

吴喜之，美国北卡罗来纳大学统计博士，中国人民大学统计学院教授，博士生导师。研究涉及几乎所有统计方向。教过各个水平的所有统计课程。有30多本专著、教材，以及几本翻译课本。

编辑推荐

数据科学导论的定位是本科各专业二、三年级数据科学的入门课程，目的在于介绍数据科学的基本思维和基本概念，并通过案例来理解数据科学实践，初步掌握基本的软件工具，最终提高学生的数据科学思维。作者用R与Python两种软件逐步讲解文中的案例，具有很强的可操作性。本书共分为五部分十六章，第一部分是本书的安排及软件，包括前两章，第一章描述了本书的对象以及如何学好本书的内容。第二章分别介绍了R和Python两种软件，尤其是R软件，作者将这些年使用的经验总结悉数传授，使人醍醐灌顶。第二部分是数据及探索性数据分析，包括三、四两章。第三章主要对数据科学最基本的数据的汇总和图形描述进行了介绍。第四章介绍了数据的整理和清理案例。这是本书与其他教材最大的区别。作者不怕麻烦，从三个真实的案例入手，一步一步演示如何整理和清理数据，这是任何一个从事数据科学的人都必须要掌握的技能。第三部分和第四部分分别是有监督学习和无监督学习。这两部分是本书最重要的两部分。为了便于理解，作者用简单的事例将复杂的原理讲得非常清楚。例如，在讲模型是如何被训练出来的，作者这样说：“我们想象⼀个厨师，希望建立一个尽可能被⼤家接受的菜谱，于是找了⼀群⼈来吃他做的饭（这群⼈可称为模型的训练集），⼈们⼀边吃⼀边提意见，厨师则不断根据⾷客的意见加以改进，最终厨师有了⼀个绝⼤多数 （比如 90%）食客都满意的菜谱。这个菜谱模型就被这些食客训练出来了。这群⼈的满意程度就是这个模型拟合好坏的标准。这个模型的错误率只是10%。但是，如果把这个菜谱应⽤于另⼀组⼈群，即将这个模型用于另⼀组⼈群（可称为该模型的测试集），那满意度就不⼀定是90% 了，很可能要低⼀些。想象下⾯的情景：厨师原先训练集的⼈都是湖南⼈，而测试集的⼈都是江浙⼈。”最后一部分是网络爬虫，这是一个不断发展变化的课题，这里只介绍了一些简单的过程。

作为一本教材，作者还设计了丰富的习题，通过这些习题的练习可以更好地掌握所学内容。除了这些内容，本书在封底以二维码形式提供了本书的数据，再过一段时间还会提供课件等辅助资源。可以说，这本教材是各专业学生提升数据科学素养必备的一本教材。

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