数据科学，作为一门正在蓬勃发展的新学科，关注的是如何在大数据时代背景下运用各门与数据相关的技术和理论来服务社会。《数据科学导论/普通高等教育“十二五”规划教材》系统性地讲述了与数据科学相关的各方面知识，着重培养数据工程师所需要的技能与思维。《数据科学导论/普通高等教育“十二五”规划教材》从与数据科学相关的概念出发，通过丰富翔实的案例，从各个方面展示数据科学的运用方式，让读者有一个更为直观的认识，也可以从中感受到运用数据科学处理各个领域问题的方法和流程，并且在其中穿插了数据科学研究方式下新的思维模式的讲解。《数据科学导论/普通高等教育“十二五”规划教材》还从工程概论的流程角度来讲述数据科学的工程体系架构，展望数据科学的未来发展。《数据科学导论/普通高等教育“十二五”规划教材》可作为计算机相关专业的本科生教材，也可供相关专业技术人员阅读参考。

《数据科学导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》系统性地讲述了与数据科学相关的各方面知识，着重培养数据工程师所需要的技能与思维。《数据科学导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》将从与数据科学相关的概念出发，通过丰富、翔实的案例，从各方面展示数据科学的运用方式，并且在其中穿插数据科学研究方式下新的思维模式的讲解，让读者有一个更为直观的认识，也可以从中感受到运用数据科学处理各个领域问题的方法和流程。《数据科学导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》还从工程概论的流程角度来讲述数据科学的工程体系架构，并展望数据科学的未来发展。同时《数据科学导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》特意加强了对于数据预处理的理论和技术的讲解。《数据科学导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》可作为计算机相关专业本科生教材，也可供相关...(展开全部)

约翰· D.凯莱赫(John D. Kelleher) 布伦丹·蒂尔尼(Brendan Tierney) 著：约翰· D.凯莱赫(John D. Kelleher) 是都柏林理工学院计算机科学学院的教授以及信息、通信和娱乐研究所的学术负责人。他的研究得到了ADAPT中心的支持，该中心由爱尔兰科学基金会（Grant 13 / RC / 2106）资助，同时也接受欧洲区域发展基金的资助。 他还是《Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics》的作者之一。 布伦丹·蒂尔尼(Brendan Tierney）是都柏林理工学院计算机科学学院的讲师，同时也是Oracle ACE 主任，还著有多本基于Oracle技术的数据挖掘类著作。

学习如何利用R语言洞察、知晓、理解原始数据。 《数据科学：R语言实现（影印版 英文版）》介绍了R、RStudio以及tidyverse，后者是一组相互配合工作的R包，能够使数据科学快速、流畅、富有乐趣。 《数据科学：R语言实现（影印版 英文版）》旨在帮助你尽快地上手数据科学相关的工作，并不要求读者具备编程经验。 《数据科学：R语言实现（影印版 英文版）》Hadley Wickham和Garrett Grolernund将一步步指导你对数据进行导入、提炼、探索以及建模并发布成果。除了处理数据所需的基本工具，你还将会对数据科学的周期拥有一个完整的、宏观的理解。

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本书是美国早期与霍菲尔德齐名的分析法学家阿尔伯特·科库雷克集中展现其学术立场的一部重要著作。本书结构紧凑，条理清晰，主体内容分为四章，层层递进构建分析框架。本书首先从时间维度（法律史、实在法理论、立法与司法理论）与结构维度（历史学、形式法学、建构法学、法哲学）厘清法律科学的学科边界，并评述威格摩尔的法律分类体系，强调其对现代法学方法论的影响。本书接着讨论事关法学核心的政治哲学议题——国家与主权，深入分析了法学与政治的交互。本书随后探讨了法律的诸多渊源，试图用分析法学方法加以整合。本书最后提出法律分析的模型，通过要素建构与类型化分析法律关系，阐明了法律推理的基本逻辑。

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本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。 本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景以及方法。

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《数据挖掘导论》(英文版)对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论》(英文版)涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量例子、图表和习题。