Julia 数据科学应用

内容简介

本书的目标是教你如何使用 Julia 语言来应对现实世界中数据科学的艰巨挑战。在介绍了 Julia 对于数据科学社区的重要性和若干数据科学基本准则之后,本书讲解了 Julia 基础知识,包括如何安装 Julia 及其功能强大的程序库。本书通过丰富的示例展示了如何使用 Julia 命令、数据集和函数。

本书介绍并描述了专用的脚本和软件包。针对在数据科学流程中经常会遇到的问题,本书提供了有代表性的实用示例,并引导你通过 Julia 使用公开的数据集来解决这些问题。在很多情况下,使用现成的软件包和内置函数就可以完成任务。

本书每一章都包括一些思考题和练习,来帮助你加强学习效果,指导你使用 Julia 从头开始创建一个数据科学应用。

  • 数据科学流程概览,并通过 Julia 实现一个示例,说明了其中的关键点。
  • Julia IDE 的选择。
  • 程序结构与函数。
  • 数据工程中的任务,如数据导入、数据清理、数据格式化和数据存储,以及如何执行数据预处理。
  • 数据可视化,以及一些简单但非常强大的用来进行数据探索的方法。
  • 数据降维和特征评价。
  • 各种机器学习方法,从非监督式学习(不同类型的聚类方法)到监督式学习(决策树、随机森林、 基础神经网络、回归树和极限学习机)。
  • 图分析,包括找出不同实体之间的联系以及如何对其进行挖掘以获取有用的知识。

作者简介

Zacharias Voulgaris 博士出生于希腊雅典。他就读于克里特理工大学生产工程与管理专业,后转而学习计算机科学,在伦敦城市大学获得了信息系统与技术的硕士学位,此后,又研究数据科学,在伦敦大学获得了机器学习博士学位。他曾经在佐治亚理工大学工作并任研究员,他还担任过 SEO 经理、数据科学家,还做过 Microsoft 公司的程序经理,负责 Bing 的数据分析流程。除了数据科学,他对新技术、文学和音乐抱有浓厚的兴趣。

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