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【每周一本書】之《白話大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》

 數(shù)據(jù)猿 2021-02-23

我們已經(jīng)進(jìn)入了全新的數(shù)據(jù)時(shí)代,,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算,、物聯(lián)網(wǎng),、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等等一系列技術(shù)紛至沓來(lái),,數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域,,成為當(dāng)今以及未來(lái)商業(yè)運(yùn)作的基礎(chǔ)資產(chǎn)??梢哉f(shuō),,只有掌握數(shù)據(jù)并善于運(yùn)用數(shù)據(jù)的人,,才會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境中尋得先機(jī)

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我們已經(jīng)進(jìn)入了全新的數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù),、云計(jì)算,、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí),、人工智能等等一系列技術(shù)紛至沓來(lái),,數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域,成為當(dāng)今以及未來(lái)商業(yè)運(yùn)作的基礎(chǔ)資產(chǎn),??梢哉f(shuō),只有掌握數(shù)據(jù)并善于運(yùn)用數(shù)據(jù)的人,,才會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境中尋得先機(jī),。

那么我們?cè)撛趺礃訉W(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能,?《白話大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》的作者認(rèn)為,,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,,所需的知識(shí)分為五個(gè)層次:

一是數(shù)學(xué)知識(shí),;

二是統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí);

三是算法知識(shí),;

四是工具知識(shí),;

五是哲學(xué)思想知識(shí),。

所謂工具知識(shí),,就是我們需要借助計(jì)算機(jī)軟件來(lái)完成相關(guān)的分析和運(yùn)算,目前大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域熱門的語(yǔ)言就是 R 和 Python,。

而今天小編要為大家推薦的《白話大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》正是一本系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的入門級(jí)圖書,。

本書是資深大數(shù)據(jù)專家多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié),開啟了大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)妙趣之旅,。以降低學(xué)習(xí)曲線和閱讀難度為宗旨,,系統(tǒng)講解統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘算法,、實(shí)際應(yīng)用案例,、數(shù)據(jù)價(jià)值與變現(xiàn),以及高級(jí)拓展技能,,并清晰勾勒出大數(shù)據(jù)技術(shù)路線與產(chǎn)業(yè)藍(lán)圖,。

全書共分為18個(gè)章節(jié):

第1~5章:大數(shù)據(jù)入門所需的系統(tǒng)性知識(shí),剖析大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),、數(shù)據(jù)與信息算法等的關(guān)系,,妙解數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(排列組合、概率、統(tǒng)計(jì)與分布),,以及指標(biāo)化運(yùn)營(yíng)及體系構(gòu)建,。這部分補(bǔ)足讀者的產(chǎn)業(yè)與相關(guān)概念認(rèn)知,以及所需的數(shù)學(xué)知識(shí),。為下面的數(shù)據(jù)挖掘算法的理解與應(yīng)用夯實(shí)基礎(chǔ),。

第6~8章:介紹了數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)與算法,講解了與數(shù)據(jù)息息相關(guān)的信息論,。其中重點(diǎn)講解了:多維向量空間(向量和維度,、矩陣及其計(jì)算、上卷和下鉆),、
回歸(線性回歸,、殘差分析、擬合相關(guān)問題),、聚類(K-Means算法,、有趣模式、孤立點(diǎn),、層次與密度聚類,,聚類的評(píng)估等)、分類(樸素貝葉斯,、決策樹歸納,、*森林、隱馬爾科夫模型,、SVM,、遺傳算法)。

第11~18章:介紹生產(chǎn)應(yīng)用與高級(jí)擴(kuò)展,。其中第11~15章介紹生產(chǎn)應(yīng)用實(shí)踐,,涵蓋關(guān)聯(lián)分析、用戶畫像,、推薦算法,、文本挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,這些也是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn),。第16章講解了著名的大數(shù)據(jù)框架及其安裝與配置,如Hadoop,、Spark,、Cassandra、PrestoDB,。第17章從速度與穩(wěn)定性維度介紹了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)與調(diào)優(yōu),。第18章則從數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng),、評(píng)估、展現(xiàn)與變現(xiàn)場(chǎng)景層面進(jìn)行了解讀,。

附錄部分給出了大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)行可能需要的軟件和庫(kù),,以及群眾如何看待炙手可熱的大數(shù)據(jù)。

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