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文科生也看得懂的資料科學的圖書 |
$ 160 ~ 353 | 文科生也看得懂的資料科學
作者:Annalyn Ng、Kenneth Soo / 譯者:沈佩誼 出版社:碁峰資訊 出版日期:2018-04-30 語言:繁體書 共 5 筆 → 查價格、看圖書介紹 |
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科學的源頭最早可追溯到約公元前3500年至前3000年的古埃及和兩河流域。這兩個文明在數學、天文、醫學方面的成就傳入並塑造了古典時代的希臘自然哲學,後者正式嘗試以自然原因來解釋物質世界中的事件。西羅馬帝國傾覆後,在中世紀的頭幾個世紀中,有關古希臘人的世界觀念的知識在西歐漸漸被遺忘,但卻在伊斯蘭黃金時代的穆斯林世界中得以保存下來。10世紀到13世紀,西歐找回了古希臘的著作並吸收了伊斯蘭學者的研究,自然哲學就此復活,並且接下來在始於16世紀的科學革命中轉型,其間的新觀念和新發現脫離了古希臘觀念和傳統之窠臼。科學方法迅速在獲取知識方面起到更大作用,不過科學的制度化和職業化還是要等到19世紀才開始成型。
科學原僅指對自然現象之規律的探索與總結,但人文學科也越來越多地被冠以「科學」之名。現代科學一般說來可劃分為三大分支:形式科學,研究抽象概念;自然科學,在最寬泛的意義上研究自然;以及社會科學,研究個體與社會。不過,對於形式科學能否確實算作一類科學存在不同意見,因為其並不依賴經驗證據。而運用既有科學知識以達成實用目的的學科,如工程學和醫學,則被歸為應用科學。
科學以研究為基礎,而研究通常是在學術和研究機構、以及政府機構和公司中進行。科學研究的實際影響使得科學政策被制訂出來,以求施影響於科學界,促使商業產品、武器、醫療衛生以及環境保護獲得優先發展。
維基百科
* amazon.com 五顆星讀者無差評
* 史丹佛大學、劍橋大學相關課程指定教材
雖然資料科學越來越常被用來改善工作場域的種種決策,但對普羅大眾來說,這仍然是個神祕難懂的領域。本書避開艱深的數學與生澀的術語,以直觀的例子來說明各演算法功能與特色,例如,用預
測犯罪事件的例子來解釋隨機森林,用分群演算法來分析各類電影迷的人格特質等,本書所選用的例子能夠幫助讀者明確理解各演算法及實際應用,即使您不曾接觸過資料科學,也能藉由本書掌握基本概念。
本書特色:
.淺白的解釋,以及大量的圖解說明
.以實際的例子解說演算法的應用
.每章最後會有重點歸納加強學習效果
來自各界的讚譽
「以圖解的方式解說重要的資料科學相關演算法,對於剛接觸資料科學領域的新手、從事數據分析相關的商業人士而言,極有幫助。」- Dr. David Stillwell, 劍橋大學大數據課程講師
「以視覺化的方式解釋機器學習的概念,可以幫助不具備相關技術背景的學生了解這些抽象的概念。同時也能幫助剛接觸資料科學領域的學生掌握相關的基礎知識。」Ethan Chan,史丹佛大學大數據課程講師
「對資料科學與機器學習做了清楚的介紹,沒有拗口的術語,內容在廣度與深度也取得極佳的平衡。本書刻意避開數學推導,程式碼實作,在介紹不同機器學習方法的應用時也使用許多真實的問題。整體而言,本書對資料科學有相當生動的詮釋,我極力推薦。」- 陳俊杉, 台灣大學土木工程系教授
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