书:pan.baidu.com/s/1BfkJHHKsp9ehsUcr55ZzXA?pwd=0ffp
第一册：数据科学基础
- 数据科学概述
- 定义与范畴：数据科学是结合了统计学、计算机科学和领域知识，从数据中提取有用信息和洞察力的学科。
- 发展历程：从数据收集、存储、处理到分析、可视化和决策支持的数据科学演变。
- 数据处理与清洗
- 数据预处理：缺失值处理、异常值检测与处理、数据转换等。
- 数据清洗：去除重复数据、纠正错误数据、标准化数据格式等。
第二册：统计学基础与数据分析
- 描述性统计
- 数据的集中趋势与离散程度：均值、中位数、众数、方差、标准差等。
- 数据分布：直方图、箱线图、正态性检验等。
- 推断性统计
- 参数估计：点估计、区间估计等。
- 假设检验：单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
第三册：机器学习基础
- 监督学习
- 线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等算法。
- 模型选择与评估：交叉验证、准确率、召回率、F1分数等。
- 无监督学习
- 聚类算法：K-means、层次聚类等。
- 降维算法：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
第四册：深度学习
- 神经网络基础
- 神经元与层：输入层、隐藏层、输出层。
- 激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh等。
- 深度学习模型
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别与分类。
- 循环神经网络（RNN）：用于序列数据建模，如时间序列分析、自然语言处理等。
第五册：数据可视化
- 可视化原理
- 视觉感知与认知：颜色、形状、大小等视觉元素的应用。
- 信息可视化：如何将数据转换为易于理解的图形和图像。
- 可视化工具
- Tableau、Power BI、Echarts等可视化软件的使用。
- Python中的Matplotlib、Seaborn等库的应用。
第六册：大数据处理与分析
- 大数据技术
- Hadoop、Spark等大数据处理框架。
- NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra等。
- 大数据分析案例
- 用户行为分析、社交网络分析、推荐系统等应用场景。
第七册：数据科学与业务领域结合
- 数据科学与金融
- 风险管理、量化投资、信用评估等金融领域的应用。
- 数据科学与医疗
- 疾病预测、基因测序、药物研发等医疗领域的应用。
第八册：数据科学伦理与隐私保护
- 数据科学伦理
- 数据的获取、使用与共享的伦理问题。
- 人工智能的伦理挑战与应对策略。
- 隐私保护
- 数据加密、匿名化处理等隐私保护技术。
- 数据泄露的防范与应对。
请注意，以上内容是基于一般数据科学教材的知识体系构建的，并非直接引用自《数据科学从入门到实战》（套装全8册）的原文。如需获取该套书的详细原文内容，请直接查阅该套书的电子版或纸质版。