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序二

《精通数据科学:从线性回归到深度学习》本书是全面讲解了数据科学的相关知识,从数学统计学,讲到机器学习、深度学习中用到的算法及模型,借鉴经济学视角给出模型的相关解释,深入探讨模型的可用性,并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用,将具体的应用场景和现有的模型相结合,从而更好地发现模型的潜在应用场景。本节为序二。

作者:唐亘来源:人民邮电出版社|2018-05-24 08:58

技术沙龙 | 6月30日与多位专家探讨技术高速发展下如何应对运维新挑战!


序二

回首30 年的新兴产业的来路,我们看到的或许是遵循着摩尔定律飞速增长的集成电路,
或许是从互联网到移动互联网,再到物联网的更广泛的互联互通。但其背后,数据作为新兴产业的血液,其价值得到了广泛的认知和关注。早在2011 年,我们完成了4 篇大数据行业的前瞻报告,撰写《大数据时代的历史机遇》分析了大数据时代的产业机会与变革。后来又同申万宏源的计算机首席分析师刘洋一起勾勒了大数据产业的版图和发展路径。

如今作为一个大数据产业的实践者,我们看到大数据产业正如我们所预期的那样,成为了人工智能、虚拟现实以及区块链等新一轮新兴产业浪潮的核心,成为了传统产业转型升级的必备资源,成为了企业保持领先抑或实现弯道超车的必争之地。然而数据资源怎么用,数据模型如何建立,算法模型如何运用,成为了学界、产业界、资本界都在关注的关键问题。

本书站在数据学科的角度,融合了数学、计算机科学、计量经济学的精髓。不仅从“道”的层面为读者阐释了数据科学所要解决的核心问题——数据模型、算法模型的理论内涵和适用范围,而且从“术”的层面以常用的IT 工具——Python 为基础,教会读者如何建模以及通过算法实现数据模型,具有很强的实操性。在此基础之上,本书还为读者详解了分布式机器学习、神经网络、深度学习等大数据和人工智能的前沿技术。相信本书将成为数据科学工作者、数据工程师、数据产业实践者的必备手册,以及想要了解和学习数据科学的人员的首选教材。

易选股金融智能证券董事长,键桥通讯董事

易欢欢


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