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数据科学与大数据分析作业指导书

TOC\o1-2\h\u20371第一章数据科学基础 2

126411.1数据科学概述 3

73331.2数据科学核心概念 3

27461.2.1数据 3

192101.2.2数据处理 3

235221.2.3数据分析 3

81151.2.4数据可视化 3

281931.3数据科学应用领域 3

323591.3.1金融领域 3

162181.3.2医疗领域 4

148181.3.3电商领域 4

66781.3.4交通领域 4

128691.3.5其他领域 4

1735第二章数据采集与预处理 4

71082.1数据采集方法 4

102902.1.1网络爬虫 4

225072.1.2API调用 4

256372.1.3数据库连接 4

240582.1.4物联网技术 5

7392.2数据清洗与处理 5

212812.2.1数据清洗 5

7482.2.2数据处理 5

147592.3数据整合与融合 5

30862.3.1数据整合 5

56982.3.2数据融合 6

987第三章数据可视化 6

95093.1数据可视化概述 6

58813.2可视化工具与技术 6

175553.3数据可视化最佳实践 7

26100第四章统计分析与概率论 8

104874.1描述性统计分析 8

146974.2假设检验与推断统计 8

201794.3概率论基础 8

200第五章机器学习基础 9

2555.1机器学习概述 9

143435.1.1定义与发展 9

158915.1.2机器学习流程 9

296845.2机器学习算法分类 9

240495.2.1监督学习 9

46165.2.2无监督学习 10

83925.2.3半监督学习与弱监督学习 10

122685.3机器学习模型评估与选择 10

233045.3.1评估指标 10

286855.3.2交叉验证 10

199995.3.3超参数调优 10

317355.3.4模型选择 10

31736第六章深度学习 10

313046.1深度学习概述 10

295846.2神经网络结构与原理 11

75476.2.1神经元模型 11

182116.2.2前向传播与反向传播 11

230096.2.3神经网络结构 11

83746.3深度学习应用案例 11

11476.3.1图像识别 11

204956.3.2语音识别 11

270326.3.3自然语言处理 11

177586.3.4推荐系统 12

8542第七章大数据分析技术 12

179447.1大数据概念与技术框架 12

229557.1.1大数据概念 12

219827.1.2技术框架 12

184187.2分布式计算与存储 12

233947.2.1分布式计算 12

191947.2.2分布式存储 13

24727.3大数据挖掘与分析方法 13

173287.3.1数据挖掘方法 13

61627.3.2数据分析方法 13

9577第八章数据仓库与数据挖掘 14

266548.1数据仓库概述 14

3228.2数据仓库设计与实现 14

280948.3数据挖掘算法与应用 15

11654第九章商业智能与应用 15

60569.1商业智能概述 15

289949.2商业智能工具与应用 15

79699.2.1商业智能工具 15

75329.2.2商业智能应用 16

89649.3商业智能案例分析 16

2117第十章数据安全与隐私保护 17

2050010.1数据安全概述 17

1763910.2数据加密与安全存储 17

1046210.3数据隐私保护技术与策略 17

第一章数据科学基础

1.1数据科学概述

数据科学作为一个跨学科领域，融合了统计学、计算机科学、信息科学和领域知识，旨在从大量的结构化或非结构化数据中提取知识和洞察力。信息技术的飞速发展，数据量呈现出爆炸式增长，数据科学应运而生，成为当前学术界和产业界的热点话题。本章将从数据科学的定义、发展历程、研究内容等方面对