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本书共计8章，内容包括：初步认识数据空间、数据空间的发展背景、数据场：数据空间的基础理论、数据空间的架构、数据空间的关键技术等。

本书作为CDA三级认证教材，打破了传统的学院派知识整合模式，从业务应用场景出发来组织内容，旨在更加贴近业务需求，而非单纯罗列算法。经过多年的打磨，本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景，并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习，还结合企业实际需求，解构了机器学习、深度学习的前沿方法

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本书共7章，首先介绍数据科学历史、概念与内涵，统计和机器学习基础知识；然后从数据科学的流程角度，展开讨论数据准备、数据建模与管理、数据计算与处理、数据分析等；最后从数据安全的视角切入数据科学进行相关内容的讲解。附录介绍了Python、MATLAB、R语言等面向数据科学的编程语言，常用的数据分析工具，常用的数据可视化工具

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