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第1章 基础理论1

如何开始学习1

1.1 术语定义2

1.2 研究目的7

1.3 发展简史11

1.4 理论体系14

1.5 基本原则16

1.6 数据科学家23

如何继续学习28

习题32

参考文献32

第2章 理论基础34

如何开始学习34

2.1 数据科学的学科地位35

2.2 统计学36

2.3 机器学习42

2.4 数据可视化56

如何继续学习58

习题59

参考文献59

第3章 流程与方法61

如何开始学习61

3.1 基本流程62

3.2 数据加工70

3.3 数据审计79

3.4 数据分析83

3.5 数据可视化86

3.6 数据故事化96

3.7 项目管理101

如何继续学习103

习题104

参考文献104

第4章 技术与工具106

如何开始学习106

4.1 技术体系107

4.2 MapReduce112

4.3 Hadoop119

4.4 Spark129

4.5 NoSQL与NewSQL136

4.6 R与Python148

4.7 发展趋势149

如何继续学习153

习题154

参考文献154

第5章 数据产品及开发156

如何开始学习156

5.1 定义157

5.2 主要特征159

5.3 关键活动163

5.4 数据柔术164

5.5 数据能力175

5.6 数据战略183

5.7 数据治理185

如何继续学习188

习题189

参考文献189

第6章 典型案例及实践190

如何开始学习190

6.1 2012年美国总统大选191

6.2 统计分析195

6.3 机器学习198

6.4 数据可视化213

6.5 SparkR编程215

如何继续学习229

习题229

参考文献230

附录A R语言学习笔记与参考手册231

学习与参考指南231

1．R变量定义方法233

2．R语句的写法234

3．R中的赋值语句234

4．R的文件读写路径——当前工作目录235

5．R的变量查找机制——搜索路径235

6．R中查看帮助的方法237

7．R区分大小写字母237

8．R的注释238

9．R的语句238

10．R中的变量命名规范238

11．R中的关键字／保留字239

12．R中的默认数据类型240

13．R中数据类型的判断与强制类型转换241

14．R中的向量241

15．R中的列表245

16．R中的数据框248

17．R中的因子类型253

18．R中的循环语句254

19．R中的选择语句255

20．R中的特殊运算符256

21．R中的快速生成数列的方法257

22．R中自定义函数258

23．R中常用的数学函数259

24．R中的字符串处理函数260

25．R中的常用统计函数262

26．R中的随机数263

27．R包的用法264

28．R中的矩阵265

29．R中的数组268

30．R中的面向对象编程269

31．R中的S4类270

32．R中的数据可视化273

33．R的输入输出274

34．R中的正则表达式275

35．R的数据集278

36．R第三方包——R的灵魂279

37．基于R的数据加工280

附录B 数据科学的重要资源285

1．学术期刊285

2．国际会议285

3．研究机构286

4．课程资源286

5．硕士学位项目286

6．专家学者287

7．相关工具287

附录C 术语索引288

后记293