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数据科学实战指南

数据科学实战指南
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作者:
出版社: 电子工业出版社
2018-09
版次: 1
ISBN: 9787121359651
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 其他
页数: 212页
字数: 119千字
分类: 计算机与互联网
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  • 现在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据分析师、数据科学家、数据工程师等阅读。 TalkingData 成立于2011年，是靠前第三方数据智能服务商，将人工智能技术引入海量数据的处理、加工流程中，开源了大规模机器学习算法库Fregata、UI组件库iView、地理信息可视化框架inMap等项目，收获了遍布优选的使用者和贡献者。 篇 数据科学项目之战壕篇 ............................. 1

     章 数据科学项目的概念 .................................................... 2

    1.1 数据科学概述 ................................................................ 2

    1.2 数据科学项目概述 ........................................................ 9

    1.3 数据科学项目的生命周期 .......................................... 11

    第2 章 数据科学项目的前提：大数据安全与个人隐私保护 .............................................................................. 24

    2.1 大数据安全面临的挑战 .............................................. 25

    2.2 数据安全法律法规 ...................................................... 26

    2.3 搭建大数据安全体系 .................................................. 28

    第3 章 数据治理 ...................................................................... 46

    3.1 为什么需要进行数据治理 .......................................... 46

    3.2 数据治理中的常见模块 .............................................. 49

    3.3 数据治理的下游使用 .................................................. 52

    第2 篇 数据科学项目之器械库 ............................ 67

    第4 章 数据科学项目团队 ...................................................... 68

    4.1 专业数据人才 .............................................................. 68

    4.2 其他团队人才 .............................................................. 78

    4.3 团队合作 ...................................................................... 79

    第5 章 数据科学项目中的数据 .............................................. 83

    5.1 数据的分类 .................................................................. 83

    5.2 数据在各个行业中的应用 .......................................... 89

    第6 章 数据科学项目的工具：数据科学平台 .................... 103

    6.1 数据科学平台概述 .................................................... 103

    6.2 为什么需要数据科学平台 ........................................ 105

    6.3 数据科学平台中的基础概念 .................................... 106

    6.4 数据科学平台的核心特性 ........................................ 112

    6.5 数据科学平台的分类 ................................................ 119

    6.6 数据科学平台使用指南 ............................................ 124

    第3 篇 数据科学项目之实战篇 .......................... 131

    第7 章 数据科学项目管理流程 ............................................ 132

    7.1 诊断：数据科学项目的起步 .................................... 135

    7.2 组织：数据科学项目的保障 .................................... 138

    7.3 行动：数据科学项目的核心 .................................... 142

    7.4 评估：数据科学项目的升华 .................................... 148

    第8 章 数据科学项目实战案例 ............................................ 149

    8.1 数据科学助力企业线上数字化转型案例 ................ 149

    8.2 AI 智能模型平台助力产销预测案例 ....................... 175
  • 内容简介:
    现在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据分析师、数据科学家、数据工程师等阅读。
  • 作者简介:
    TalkingData 成立于2011年，是靠前第三方数据智能服务商，将人工智能技术引入海量数据的处理、加工流程中，开源了大规模机器学习算法库Fregata、UI组件库iView、地理信息可视化框架inMap等项目，收获了遍布优选的使用者和贡献者。
  • 目录:
    篇 数据科学项目之战壕篇 ............................. 1

     章 数据科学项目的概念 .................................................... 2

    1.1 数据科学概述 ................................................................ 2

    1.2 数据科学项目概述 ........................................................ 9

    1.3 数据科学项目的生命周期 .......................................... 11

    第2 章 数据科学项目的前提：大数据安全与个人隐私保护 .............................................................................. 24

    2.1 大数据安全面临的挑战 .............................................. 25

    2.2 数据安全法律法规 ...................................................... 26

    2.3 搭建大数据安全体系 .................................................. 28

    第3 章 数据治理 ...................................................................... 46

    3.1 为什么需要进行数据治理 .......................................... 46

    3.2 数据治理中的常见模块 .............................................. 49

    3.3 数据治理的下游使用 .................................................. 52

    第2 篇 数据科学项目之器械库 ............................ 67

    第4 章 数据科学项目团队 ...................................................... 68

    4.1 专业数据人才 .............................................................. 68

    4.2 其他团队人才 .............................................................. 78

    4.3 团队合作 ...................................................................... 79

    第5 章 数据科学项目中的数据 .............................................. 83

    5.1 数据的分类 .................................................................. 83

    5.2 数据在各个行业中的应用 .......................................... 89

    第6 章 数据科学项目的工具：数据科学平台 .................... 103

    6.1 数据科学平台概述 .................................................... 103

    6.2 为什么需要数据科学平台 ........................................ 105

    6.3 数据科学平台中的基础概念 .................................... 106

    6.4 数据科学平台的核心特性 ........................................ 112

    6.5 数据科学平台的分类 ................................................ 119

    6.6 数据科学平台使用指南 ............................................ 124

    第3 篇 数据科学项目之实战篇 .......................... 131

    第7 章 数据科学项目管理流程 ............................................ 132

    7.1 诊断：数据科学项目的起步 .................................... 135

    7.2 组织：数据科学项目的保障 .................................... 138

    7.3 行动：数据科学项目的核心 .................................... 142

    7.4 评估：数据科学项目的升华 .................................... 148

    第8 章 数据科学项目实战案例 ............................................ 149

    8.1 数据科学助力企业线上数字化转型案例 ................ 149

    8.2 AI 智能模型平台助力产销预测案例 ....................... 175
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