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页数:406

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出版时间:2009-10

价格:40.00元

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isbn号码:9787302210702

丛书系列:

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《数据科学项目实战：从理论到部署》 图书简介 在数据爆炸的时代，掌握数据科学的理论知识固然重要，但更关键的是将这些知识转化为实际可操作的项目，并成功部署到生产环境中。本书《数据科学项目实战：从理论到部署》正是为此目的而编写，它不是一本传统的算法教科书，而是侧重于项目驱动和工程实践的一本操作指南。本书将带领读者经历一个完整的数据科学项目的生命周期，从最初的商业问题定义，到数据采集、清洗、特征工程，再到模型选择、训练、评估，直至最终的系统集成与持续监控。 本书的目标读者是对现有数据科学理论有所了解，渴望通过实际项目来巩固和深化技能的从业者，包括初级和中级数据科学家、数据分析师、软件工程师，以及希望向数据科学领域转型的技术人员。 --- 第一部分：项目规划与数据基石（奠定坚实基础） 第一章：定义问题的艺术与项目范围界定 数据科学项目的失败往往源于对问题的错误理解。本章将深入探讨如何将模糊的业务需求转化为清晰、可量化的数据科学问题（如分类、回归、聚类或强化学习）。我们将学习如何与业务利益相关者有效沟通，设定合理的成功指标（KPIs），并绘制清晰的项目路线图。重点关注“目标函数”与“业务价值”的对齐。 第二章：数据采集的广度与深度 现代数据并非仅存于结构化数据库中。本章将全面介绍数据源的类型及其获取技术。内容涵盖： API 数据抓取： 使用 Python 库（如 `requests` 和特定的 SDK）与第三方服务（如社交媒体、金融数据提供商）交互，处理速率限制和认证机制。 Web Scraping 进阶： 探讨使用 `Scrapy` 等专业框架进行大规模、高效率的数据爬取，并讨论法律和道德规范。 数据库连接与查询优化： 覆盖主流关系型数据库（PostgreSQL, MySQL）和NoSQL数据库（MongoDB, Cassandra）的连接方法，强调高效的 SQL 语句编写以避免数据读取瓶颈。 流式数据接入基础： 简要介绍如何连接到 Kafka 或 Kinesis 等消息队列，为后续的实时处理打下基础。 第三章：数据清洗与预处理的工程化流程 原始数据是嘈杂的，本章是项目成功的关键。我们不只是简单地处理缺失值，而是构建一个可重复、可审计的清洗管道。 异常值检测与处理策略： 不仅使用统计方法（如 IQR、Z-Score），还将引入基于密度（如 LOF）和基于隔离森林（Isolation Forest）的先进方法。 数据标准化与归一化在不同模型中的适用性分析。 文本数据预处理： 针对自然语言数据，详细讲解分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）、停用词处理，以及编码方式的选择（如 TF-IDF 与 Word2Vec 基础）。 构建数据验证层： 如何使用工具（如 Great Expectations）在数据进入模型前自动验证数据质量，防止“垃圾进，垃圾出”。 --- 第二部分：模型构建与性能优化（核心算法的工程应用） 第四章：特征工程的艺术与科学 特征是模型的血液。本章聚焦于如何从原始数据中提取信息量最大的特征，这是区分优秀模型与平庸模型的核心技能。 特征交叉与组合： 如何系统性地创建特征交互项，特别是针对高维稀疏数据。 时间序列特征提取： 滞后特征（Lag Features）、滑动窗口统计量（Rolling Statistics）、季节性分解等在业务预测中的应用。 降维技术实践： 不仅限于 PCA，还将讨论 t-SNE 用于可视化，以及在特定场景下使用自动编码器（Autoencoders）进行特征学习。 特征重要性评估： 使用模型无关方法（如 Permutation Importance）和模型内置方法来指导特征选择，避免特征冗余。 第五章：经典模型的高效训练与调优 本章侧重于工业界最常用的几类模型，强调其在大型数据集上的高效实现和参数调优。 树模型家族的深度挖掘： XGBoost, LightGBM, CatBoost 的底层原理对比，重点讨论它们在处理类别特征、正则化和并行计算方面的优化。 超参数调优的系统方法： 从网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）过渡到更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）框架（如 Hyperopt）。 集成学习： 深入理解 Bagging, Boosting 与 Stacking 的机制，并展示如何构建三层集成模型以提升鲁棒性。 第六章：深度学习：从框架到部署（专注于应用） 本章假设读者对神经网络有基本了解，侧重于如何快速搭建并优化针对特定任务的深度学习模型。 计算机视觉（CV）实战： 使用 PyTorch 或 TensorFlow 2.x 实现迁移学习（Transfer Learning），利用预训练模型（如 ResNet, ViT）解决图像分类和目标检测任务。重点讨论模型轻量化技术（如知识蒸馏）。 自然语言处理（NLP）的 Transformer 时代： 介绍 Hugging Face 生态系统，展示如何微调（Fine-tuning） BERT 或 GPT 类模型以适应特定领域的文本分类或问答系统。 模型训练的工程化： 讲解如何使用 `TensorBoard` 或 `Weights & Biases` 进行实验跟踪、版本控制和结果复现。 --- 第三部分：模型验证与系统部署（迈向生产环境） 第七章：鲁棒的模型评估与指标选择 错误的评估指标可能导致灾难性的业务决策。本章强调评估的严谨性。 超越准确率： 深入分析 F1-Score, AUC-ROC, PR 曲线在不平衡数据集中的意义和应用场景。 时间序列模型的交叉验证： 讲解滚动原点交叉验证（Rolling Origin Cross-Validation）的正确使用，避免数据泄露。 模型可解释性（XAI）： 使用 SHAP 值和 LIME 来解释复杂模型的预测结果，确保业务人员和监管机构能够理解模型的决策逻辑。 第八章：模型版本控制与可复现性 在企业环境中，模型迭代速度很快，管理不同版本的模型至关重要。 数据与模型版本管理： 介绍 DVC (Data Version Control) 的概念和实践，将数据、代码和模型工件解耦管理。 训练管道的自动化： 引入 MLOps 基础概念，使用 Airflow 或 Kubeflow Pipelines 编排数据预处理、模型训练和评估的整个流程。 第九章：生产环境的部署策略 模型只有部署后才能产生价值。本章是本书的落脚点，聚焦于如何将训练好的模型转化为高性能、高可用的服务。 模型序列化与 API 构建： 使用 `pickle`、`Joblib` 或 ONNX 格式保存模型，并使用 Flask/FastAPI 框架构建低延迟的 RESTful API 接口。 容器化部署： 使用 Docker 将模型及其所有依赖项打包成独立的镜像，确保环境一致性。 容器编排与扩展： 简要介绍 Kubernetes (K8s) 在管理和自动扩展模型服务方面的作用。 在线服务监控与漂移检测： 部署后的模型需要持续关注。讲解如何设置延迟、吞吐量监控，以及如何使用统计方法检测概念漂移（Concept Drift）和数据漂移（Data Drift），触发模型再训练流程。 --- 结语：迈向持续学习的工程实践 本书旨在打破理论与实践之间的鸿沟。通过跟随书中的详细案例和代码示例，读者将不仅学会“如何训练一个模型”，更重要的是，学会“如何像工程师一样构建一个可靠、可维护、可扩展的数据科学解决方案”。数据科学的未来在于工程化，本书为你提供了进入下一阶段所需的全部工具和思维模型。

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