《Data Science Fundamentals and Practical Approaches: A comprehensive guide to data preprocessing, statistical modeling, machine learning, and deep learning architectures – 2nd Edition》PDF+mobi+epub高清完整电子版

Data Science Fundamentals and Practical Approaches: A comprehensive guide to data preprocessing, statistical modeling, machine learning, and deep learning architectures – 2nd Edition
《数据科学基础与实践方法（第二版）》
作者：Dr. Gypsy Nandi (Author), Dr. Rupam Kumar Sharma (Author)
出版社：BPB Publications
出版时间：2026年3月6日

数据科学是当今科技领域发展最快的领域之一，它通过数据驱动的洞察、机器学习和高级分析，为各行各业的决策提供动力。

本书从数据科学的基础知识讲起，逐步深入到计算机视觉技术和数据分析领域的高级概念和应用。它涵盖了完整的数据科学流程，从核心基础知识、伦理规范和分析生命周期入手，逐步讲解数据预处理、可视化以及涵盖概率论、贝叶斯推断和蒙特卡罗模拟的扎实统计基础。第二版在第一版的基础上新增了两个专门的机器学习和深度学习章节，并加入了AutoML、强化学习、图神经网络、Transformer网络和混合大数据处理架构等内容。

读完本书后，读者将成为具备扎实数据科学概念基础的合格数据从业者。他们将掌握使用Python、PyTorch、TensorFlow等现代工具和数据可视化工具的技术能力，以及在各种实际领域解决业务问题和进行数据驱动决策所需的分析技能。您将学到什么

● 全面理解数据科学生命周期和核心工具。

● 使用 Python 构建监督学习、无监督学习和半监督学习模型。

● 使用人工神经网络 (ANN)、支持向量机 (SVM) 和随机模型进行时间序列分析。

● 使用卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和编码器-解码器网络开发深度学习模型。

● 在本第二版中，您将探索 AutoML、Transformer 和扩展的深度学习。

● 通过文本挖掘和趋势检测进行社交媒体分析。

● 应用商业分析、财务建模和欺诈检测策略。

● 使用 Hadoop 生态系统工具进行可扩展的大数据分析。

电子版代找请联系：yefei147852

电子版代找请联系：yefei147852

未经允许不得转载：我的生活分享 » 《Data Science Fundamentals and Practical Approaches: A comprehensive guide to data preprocessing, statistical modeling, machine learning, and deep learning architectures – 2nd Edition》PDF+mobi+epub高清完整电子版