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超圖解 資料科學Data Science：數據處理－入門中的入門，強化處理力＆判讀力ｘ資料倫理
作者：
上藤一郎
譯者：
王美娟
分類：
電腦與網路
／
資料庫
出版社：
台灣東販
出版日期：2022/3/28
ISBN：9786263291546
書籍編號：kk0548014
頁數：192
定價：
500
元
優惠價：
79
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395
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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超圖解 資料科學Data Science：數據處理－入門中的入門，強化處理力＆判讀力ｘ資料倫理 內容簡介 身處在資料化社會， 每天都面對排山倒海而來的資訊，我們究竟該如何應對？ 每天一睜眼，抓起手機一看，又是滿滿當當的資訊浪潮來襲；不僅如此，送小孩上學、到公司工作，下班與家人聊天，我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。 情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學， 在資訊及通訊科技（ICT）高度發展的今日，這樣的時代早已經到來，而且越卷越快速，任何人都無法避免面對這股浪潮。 比如什麼是大數據？大數據又該如何運用？運用的倫理界線在哪裡？等等問題，我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料，就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「資料」之科學。 「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性，本書將在本書的章節中一一介紹，以當代和未來社會中，分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程，以及我們該用什麼心態和方法面對。 本書是一本「入門用的入門書」，使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說，讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式，因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。 了解AI與資料科學的最佳入門書！ 【學界、業界專業人士好評推薦】 國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長｜吳志宏 Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(Jerry Wu) 高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿 翱翔智慧創辦人 | 張竣貿 Google語音助理技能開發者 | 游紹宏 中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男 （按姓氏筆畫排序）
作者簡介 上藤一郎 靜岡大學人文社會科學院教授。專業領域為統計學、科學史（統計學史、機率論史）。資料科學相關著作及譯作有：《資料科學入門：透過Excel學習如何蒐集、檢視、運用統計資料》（歐姆社，合著）、《用於調查與分析的統計：社會與經濟的資料科學》（丸善，合著）、《不用公式一看就懂的資料科學：大數據時代必備的資料素養》（歐姆社，譯作）等等（以上皆為暫譯）。
目錄 前言 第1章 何謂資料科學――資料與社會―― 1-1 資料與社會 1） 我們的日常生活與資料 2） 資料化社會的到來 1-2 資料科學與資料科學家 1） 資料科學是一門定義因人而異的科學 2） 資料分析的4道工程 3） 資料科學家的工作 第2章 瞭解資料――資料分析的第一工程―― 2-1 將資料分門別類 1） 調查資料與非調查資料 2） 大數據與非大數據 2-2 掌握資料的特徵 1） 變數與資料 2） 定量資料與定性資料 3） 個體資料與總體資料 2-3 準備資料 1） 透過調查蒐集資料 2） 透過網路蒐集資料 2-4 資料整形 1） 何謂資料整形 2） 完全資料與不完全資料 3） 離群值 4） 選擇偏誤 第3章 解讀資料――資料分析的第二工程―― 3-1 總計資料並且視覺化 1） 掌握資料的分布 2） 各種圖表 3-2 歸納資料的資訊 1） 取得資料的資訊 2） 掌握單一變數的資料特徵 3） 找出2個變數的關係 4） 掌握多維資料的關係 5） 為了將結論一般化 第4章 分類資料――資料分析的第三工程―― 4-1 分類相似者 1） 集群分析的概念 2） 運用集群分析進行分類 4-2 合併數個變數 1） 主成分分析的概念 2） 使用主成分分析來分類 4-3 分類定性資料 1） 數量化Ⅲ類的概念 2） 使用數量化Ⅲ類來分類 第5章 使用資料進行預測――資料分析的第四工程―― 5-1 根據資料進行預測 1） 迴歸分析的概念 2） 使用迴歸分析進行預測 5-2 評估預測的好壞 1） 多元迴歸分析的概念 2） 好的迴歸模型 3） 各種迴歸診斷 5-3 預測定性資料 1） 數量化Ⅰ類 2） 邏輯斯迴歸 第6章 探討資料倫理――給資料化社會敲響警鐘―― 6-1 何謂資料倫理 1） 資料倫理與資料化社會 2） 資訊倫理的4大原則與資料倫理的規範例子 3） 分析倫理 6-2 違反倫理事件簿 1） 得安穩事件 2） 統計不當事件 第7章 資料科學與AI――大數據帶來的資料革命―― 7-1 機器學習的基礎 1） 機器學習、深度學習與AI 2） 資料準備 3） 演算法選擇 4） 參數調整 5） 選擇模型 7-2 人工神經網路與AI 1） AI與資料科學的關係 2） 何謂人工神經網路？ 3） 人工神經網路的構成要素 附錄 體驗資料科學 幫助各位更加瞭解資料科學的參考書籍 索引
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