理解数据最有力的工具是良好的对话。现实中,如果数据分析师和管理者使用不同语言,拥有完全不同的观点,或者对彼此的方法和约束条件缺乏了解,那么双方将难以就数据达成共识。 本书旨在帮助读者建立一种称为数据流利度的技能,掌握一系列有效的数据分析交流技巧,使其能够清晰、准确地表达数据的含义并挖掘数据潜在的价值。 本书通过理解
本书由微信公众号“狗熊会”(ID:CluBear)创始人王汉生教授(熊大)及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析领域入门级通俗且有趣的读物,深入浅出,雅俗共赏,适合数据分析师、工程师、产品经理、销售人员、商务拓展人员以及数据企业高管阅读。本书主要由六章组成。第一章介绍了熊大朴素的数据价值观,解读数据与价值的逻
从信息资源管理协同创新视角,分析了大数据治理面临的挑战、机遇和焦点议题,大数据治理研究的视角、立场及代表性观点,大数据治理的框架类型及其构成要素。以公共价值理论、数字连续性理论、利益相关者理论和协同创新理论为主要理论支持,从大数据治理目标、主体、治理客体、治理活动、治理环境等多个维度,分析了大数据治理的政策、标准和技术
机器学习是数据科学不可或缺的重要组成部分,是数据科学人才培养的核心内容之一。本书以机器学习理论+Python编程+应用实践的“三位一体”讲解方式,引领读者进入Python机器学习领域。理论上,突出机器学习理论讲解的可读性并兼具知识的深度和广度,旨在指导Python编程调参和实践应用;Python编程上,突出以数据和问题
新生事物的出现引发了一系列激烈的讨论,不难发现舆论声浪中夹杂着令人不安和无奈的概念混淆,甚至有人把ChatGPT等同于GPT,或等同于AI。对于新生事物,过度吹捧和质疑都是不科学的。 本书的写作建立在大量调查研究和资讯的基础上,对ChatGPT、GPT和AI的发展进行了全面分析,帮助读者了解三者的不同,厘清ChatGP
本书是一本由浅入深地介绍深度学习的理论原理及PyTorch深度学习框架的入门书籍,全书通过图文并茂的方式对重点知识进行讲解,注重实践,详细地介绍了PyTorch的基本使用、神经网络的构建和训练技巧、卷积神经网络和循环神经网络的实现,以及前沿的深度生成模型的应用。通过学习本书,读者不仅可以了解深度学习,而且可以轻松实现机
在大数据和人工智能时代,大数据对科学研究的重要性日益显现。本书基于Python这一学习难度较小的编程语言,选取劳动科学这一视角,系统介绍了如何对大数据进行收集、处理及分析。由浅入深是本书的一个特点。全书分为四个部分共20章,第一部分介绍了Python基础知识,第二部分介绍了Python数据处理,第三部分介绍了爬虫基础知
强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法,从强化学习的基本概念开始,详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作,配有Python代码实现,完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会:(1)理解强化学习最关键方面的问题。(2)探索马尔可夫决策过程及动态规划的过程。(3)深入理解强化学习的各种方法
本书是入门阶段的人工智能技术读物,使读者获得人工智能的入门知识和基本的人工智能思维模式与动手能力,主要内容包括人类智能与人工智能的关系、人工智能的定义、人工智能六大实现途径、智能系统的动手实践等,为学校开展人工智能入门教学或者读者自学人工智能技术提供参考和指南。
西蒙教授说,科学的目标在于让精妙复杂的东西变得简单易懂,却又不失其惊奇之处!本书作为人工智能领域的一本必读经典,对人工智能领域所涉及的各学科均做出了独到的分析。西蒙教授在思维和大脑的区分上投入颇多。他将大脑看作生理机能的一部分,就如计算机中的硬件,只是大脑中的思维是人的想法的呈现。他强调,人类和计算机中的硬件不同,但这