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本书共7章，首先介绍数据科学历史、概念与内涵，统计和机器学习基础知识；然后从数据科学的流程角度，展开讨论数据准备、数据建模与管理、数据计算与处理、数据分析等；最后从数据安全的视角切入数据科学进行相关内容的讲解。附录介绍了Python、MATLAB、R语言等面向数据科学的编程语言，常用的数据分析工具，常用的数据可视化工具，以及大规模数据分析平台等。 本书是人工智能领域“101计划”核心课程教材之一，可作为高等学校人工智能专业和计算机类相关专业本科生和研究生学习知识工程的教材，也可供其他专业的师生和相关工程技术人员自学或参考。 |
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