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出版者:O'Reilly Media

作者:Russell Jurney

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2013-10-25

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449326265

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
数据分析
DataScience
计算机科学
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大数据
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具体描述

Mining data requires a deep investment in people and time. How can you be sure you're building the right models? What tools help you connect with the customer's needs? With this hands-on book, you'll learn a flexible toolset and methodology for building effective analytics applications. Agile Data shows you how to create an environment for exploring data, using lightweight tools such as Ruby, Python, Apache Pig, and the D3.js (Data-Driven Documents) JavaScript library. You'll learn an iterative approach that allows you to quickly change the kind of analysis you're doing, as you discover what the data is telling you. All the example code in this book is available as working Heroku apps. Build an application to mine your own email inbox Use several data structures to extract multiple features from a single dataset, and learn how different perspectives can yield insight Rapidly boot your applications as simple front-ends to key/value stores Add features driven by descriptive and inferential statistics, machine learning, and data visualization Gather usage data and talk to real users to help guide your data-driven exploration You can provide constructive comments on the manuscript through O'Reilly's Open Feedback Publishing System (OFPS). Learn more at http://labs.oreilly.com/ofps.html.

《数据科学实战：从理论到部署的全面指南》书籍简介《数据科学实战：从理论到部署的全面指南》是一本为数据科学从业者、分析师和希望深入理解现代数据科学工作流程的专业人士量身打造的权威著作。本书的核心目标是弥合学术理论与工业级应用之间的鸿沟，提供一套完整、可操作的知识体系，涵盖数据科学项目的全生命周期——从初始的数据采集与清洗，到复杂的模型构建、评估，直至最终的生产环境部署和持续监控。我们深知，在真实世界的业务场景中，数据往往是混乱的、不完整的，而模型必须在严格的性能指标和业务约束下运行。因此，本书摒弃了纯粹的数学推导和过度简化的“玩具”数据集，转而聚焦于如何处理大规模、高维度、非结构化的现实数据，并构建出能够产生实际业务价值的解决方案。全书结构清晰，逻辑严谨，分为四大核心模块： --- 第一部分：坚实的基础——数据工程与预处理本部分着重强调数据科学的“80/20”法则：高质量的数据准备工作是模型成功的基石。我们不会仅仅停留在Pandas的基本操作层面，而是深入探讨工业级数据处理的复杂性与效率优化。 1. 现代数据生态系统概览：我们将详细解析当前主流的数据技术栈（如Hadoop、Spark、Dask）及其在处理TB级数据时的应用场景。重点讨论数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）与数据网格（Data Mesh）的设计哲学及其对数据科学流程的影响。 2. 健壮的数据清洗与特征工程：如何系统地识别和处理缺失值、异常值、数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。本书提供了一套系统化的特征工程方法论，包括降维技术（PCA、t-SNE、UMAP）的深入应用，以及如何利用领域知识（Domain Knowledge）创造出更具解释力和预测能力的组合特征。特别关注时间序列数据的特殊处理需求，如季节性分解与趋势分析的自动化脚本。 3. 数据治理与合规性：在数据驱动的时代，数据隐私和伦理责任至关重要。本章探讨了GDPR、CCPA等法规对数据科学实践的影响，介绍联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）等前沿技术在保护敏感数据同时保证模型性能的实现路径。 --- 第二部分：模型构建与高级机器学习本部分是本书的核心，它超越了基础的线性回归和决策树，深入探讨了现代深度学习框架下的复杂模型构建与优化策略。 1. 深入理解与应用集成学习：对XGBoost、LightGBM和CatBoost等梯度提升框架进行细致的剖析，不仅讲解参数调优，更重要的是阐释它们在处理类别特征、处理不平衡数据集时的内部机制。书中提供了对比分析，指导读者在不同业务场景下选择最优的集成方法。 2. 深度学习的工业化落地：涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）以及Transformer架构在非标准数据（如日志文件、传感器数据）上的应用。重点讲解迁移学习（Transfer Learning）的实践，如何利用预训练模型快速解决特定行业问题，以及如何管理和版本控制大规模模型权重文件。 3. 可解释性人工智能（XAI）的实践：在许多关键决策领域，模型“为什么”做出某个预测比预测本身更重要。本书详细介绍了LIME、SHAP值等局部和全局解释方法的数学原理及其在Python中的应用，确保模型决策过程的透明度和可信赖性。 4. 模型评估的艺术：超越准确率：讨论在不同业务目标下（如欺诈检测、客户流失预测），如何选择和构造合适的评估指标（如PR曲线、F-beta分数、AUC-PR），以及如何利用贝叶斯优化等先进方法进行更高效的超参数搜索。 --- 第三部分：从笔记本到生产—— MLOps与系统工程这是本书区分于其他理论书籍的关键部分。数据科学项目只有在生产环境中稳定运行并持续迭代，才能体现价值。本部分聚焦于机器学习运维（MLOps）。 1. 建立可靠的实验跟踪系统：介绍如何使用如MLflow、Weights & Biases等工具，系统地记录、比较和复现每一次实验的结果、数据版本和代码依赖。强调“可复现性”是工业级数据科学的生命线。 2. 模型服务化（Model Serving）：详细介绍将训练好的模型封装为可供外部系统调用的API的流程。对比分析Triton Inference Server、TensorFlow Serving和云服务商提供的Serverless方案的性能、延迟和资源消耗。重点讲解容器化技术（Docker/Kubernetes）在模型部署中的核心作用。 3. 自动化模型再训练与监控：构建持续集成/持续部署/持续训练（CI/CD/CT）的管道。如何设计自动化监控仪表板，实时捕获数据质量下降（Data Quality Issues）、模型性能衰减（Model Degradation）以及基础设施健康状况。阐述何时以及如何触发模型的自动再训练，实现闭环反馈。 4. 边缘计算与低延迟部署：探讨针对资源受限设备（如移动端、IoT设备）的模型优化技术，包括模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），并提供将优化后的模型部署到特定硬件的实操指南。 --- 第四部分：专业领域的深度探索为了展示数据科学工具的通用性，本书的最后一部分将通过具体的、高价值的案例研究，深化读者对特定应用领域的理解。 1. 自然语言处理（NLP）的工程应用：聚焦于工业级文本分类、命名实体识别（NER）和情感分析的流程。案例分析将围绕如何处理大规模非结构化文本数据，并利用预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）解决企业内部的知识管理和客户反馈分析问题。 2. 因果推断与A/B测试的科学性：在市场营销、产品优化等领域，区分相关性与因果性至关重要。本书讲解了传统的A/B测试设计、样本量计算、多重比较校正，并介绍了更强大的因果推断方法，如倾向得分匹配（PSM）和双重差分法（DiD），以应对无法进行完美对照实验的业务挑战。 3. 推荐系统与个性化引擎：从协同过滤到深度学习推荐模型（如Wide & Deep, DIN），系统梳理构建高效推荐引擎的步骤。重点讲解评估指标（如覆盖率、新颖性、点击率）与业务目标之间的权衡，以及处理冷启动问题的策略。 --- 总结《数据科学实战：从理论到部署的全面指南》不仅仅是一本关于算法的书，它更是一本关于构建、部署和维护端到端数据科学系统的操作手册。本书的读者将掌握从最初的业务问题定义，到最终将预测模型嵌入到核心业务流程中的全部必要技能，从而真正成为能够交付可信赖、高性能生产级AI解决方案的数据科学家。本书的案例均基于真实工业数据结构和挑战进行设计，确保读者学到的知识能够立即在工作岗位上发挥作用。

作者简介

About the Author

Russell Jurney cut his data teeth in casino gaming, building web apps to analyze the performance of slot machines in the US and Mexico. After dabbling in entrepreneurship, interactive media and journalism, he moved to silicon valley to build analytics applications at scale at Ning and LinkedIn. He lives on the ocean in Pacifica, California with his wife Kate and two fuzzy dogs.