- 数据科学理论与实践(第3版国家级一流本科课程数据科学导论配套教材)
- - 作者：编者:朝乐门|责编:刘向威//张爱华
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302616351
  - 出版日期：2022/12/01
  - 页数：391
- 售价：31.6

内容大纲
     本书重点讲解数据科学的核心理论与代表性实践，在编写过程中充分借鉴了国外著名大学设立的相关课程以及全球畅销的外文专著，同时考虑了国内相关课程定位与专业人才的培养需求。
    全书内容包括数据科学的基础理论、理论基础、流程与方法、技术与工具、数据产品及开发、典型案例及实践和附录等。
    本书的读者范围很广，可以满足数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、管理工程、工商管理、数据统计、数据分析、信息管理与信息系统等专业的教师和学生（含硕士生和博士生）的教学与自学需要。
作者介绍
朝乐门，1979年生，中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室、信息资源管理学院副教授，博士生导师；章鱼大数据首席数据科学家：中国计算机学会信息系统专委员会委员、ACM高级会员、国际知识管理协会正式委员、全国高校大数据教育联盟大数据教材专家指导委员会委员；获得北京市中青年骨干教师称号、国际知识管理与智力资本杰出成就奖、Emerald/EFMD国际杰出博士论文奖、国家自然科学基金项目优秀项目、中国大数据学术创新奖和中国大数据创新百人等多种奖励30余项。朝乐门是我国第一部系统阐述数据科学理念、理论、方法、技术和工具的重要专著——《数据科学》（清华大学出版社，2016）的作者。
目录
第1章  基础理论
  1.1  术语定义
  1.2  研究目的
  1.3  研究视角
  1.4  发展简史
  1.5  理论体系
  1.6  基本原则
  1.7  相关理论
  1.8  人才类型
  习题
  参考文献
第2章  理论基础
  2.1  数据科学的学科地位
  2.2  统计学
  2.3  机器学习
  2.4  数据可视化
  习题
  参考文献
第3章  流程与方法
  3.1  基本流程
  3.2  数据加工
  3.3  数据审计
  3.4  数据分析
  3.5  数据可视化
  3.6  数据故事化
  3.7  数据科学项目管理
  习题
  参考文献
第4章  技术与工具
  4.1  数据科学的技术体系
  4.2  MapReduce
  4.3  Hadoop
  4.4  Spark
  4.5  NoSQL与NewSQL
  4.6  R与Python
  4.7  数据湖与湖仓一体化
  4.8  发展趋势
  习题
  参考文献
第5章  数据产品及开发
  5.1  定义
  5.2  主要特征
  5.3  关键活动
  5.4  数据柔术
  5.5  数据能力
  5.6  数据战略
  5.7  数据治理
  5.8  数据安全、隐私、道德与伦理
  习题
  参考文献

第6章  典型案例及实践
  6.1  统计分析
  6.2  机器学习
  6.3  数据可视化
  6.4  Spark编程
  6.52  012年美国总统大选
  习题
  参考文献
附录A  本书案例的R语言版代码
附录B  数据科学的重要资源
附录C  大数据与数据科学领域的名人名言
附录D  术语索引

内容大纲

作者介绍

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