数据科学：内涵、方法、意义与发展( 三 ) 大数据的迅猛发展促使数据科

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前言
第1章数据科学的产生背景11.1大数据促进了数据科学的形成11.2数据科学承载着大数据发展的未来3第2章数据科学的相关概念与方法72.1与数据相关的概念与方法72.1.1结构化、非结构化与半结构化数据102.1.2数据价值链102.2与计算机科学相关的概念与方法122.2.1计算架构132.2.2系统软件152.2.3编程语言与执行环境152.2.4大数据平台软件162.2.5数据处理算法172.3与统计学相关的概念与方法182.3.1统计描述182.3.2统计建模212.3.3统计推断252.4与机器学习相关的概念与方法302.4.1机器学习范式312.4.2机器学习算法362.4.3近代人工智能方法49第3章数据科学的内涵及演进573.1数据科学的定义573.2数据科学与其他学科的关联与区别603.3促进数据科学形成的重大进展633.3.1计算机科学相关的重大进展633.3.2统计学相关的重大进展663.3.3人工智能相关的重大进展713.4数据科学概念的形成与演进77第4章数据科学的方法论与发展趋势804.1数据科学方法论804.2数据科学方法论与其他学科方法论的比较844.2.1与数学方法论的关联与区别844.2.2与统计学方法论的关联与区别854.2.3与计算机科学方法论的关联与区别884.2.4与人工智能方法论的关联与区别894.3数据科学的发展规律与趋势90第5章数据科学的重大科学技术问题985.1四大科学任务985.1.1探索数据空间的结构与特性985.1.2建立大数据统计学1005.1.3革新存储计算技术1035.1.4夯实人工智能基础1085.2十大技术方向1145.2.1物联网技术1145.2.2大数据互操作技术1155.2.3大数据安全技术1175.2.4大数据存储技术1195.2.5分布式协同计算技术1215.2.6新型数据库技术1235.2.7大数据基础算法1275.2.8数据智能技术1285.2.9区块链技术1295.2.10大数据可视化与交互式分析技术132第6章数据科学的学科发展1356.1数据科学的学科方向1356.1.1数据收集与管理1356.1.2数据存储与计算1366.1.3数据分析与解译1376.1.4数据产品及应用1396.2数据科学的学科属性与范畴1406.3数据科学的发展战略142第7章数据科学的人才培养1497.1社会需要什么样的数据科学人才？1497.1.1数据科学人才的市场需求1497.1.2数据科学人才的知识、能力与素质1517.1.3数据科学的人才培养原则1537.2如何培养数据科学人才？1557.2.1数据工程师培养方案1607.2.2数据分析师培养方案1617.2.3数据执行官培养方案162参考文献165索引178
（本文编辑：王芳）
【来源：科学出版社】
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