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編輯推薦： 读者对象： 1.可以作为数据科学与大数据技术专业教师和学生的学习资料 2.作为数据分析师、数据工程师和算法工程师等数据科学从业者项目实践的参考工具 3. 对大数据感兴趣的读者也可通过本书对数据科学的知识框架和实践工具有初步的认识，为进一步的深入学习打下良好的基础。 本书配套线上课程： 登录数据酷客（www.cookdata.cn年）进入课程页面，进入数据科学实战速查表（工具）课程。本书配套的数十份高清速查表图片即可在线查看和学习！ 內容簡介： 数据科学是一门新兴的交叉学科.数据科学人才需要同时具备理论性、实践性和应用性等多方面的素质.数据科学的知识点涵盖了编程语言、数学基础、数据清洗、数据可视化、数据分析和分布式计算等.为了帮助数据科学从业人员快速地查阅这些知识和工具的使用，提高实践效率，本书对数据科学的相关知识进行了归纳整理，形成数十份速查表. 關於作者： 欧高炎北京大学博士、博士后，博雅大数据学院院长，大数据教育联盟秘书长。中国计算机学会数据库专委会委员。 晏晓东北京大学理学硕士，曾任北京大数据研究院数据分析师，现从事搜索及推荐算法相关工作。 高扬芬兰阿尔托大学机器学习与数据挖掘专业硕士，博雅大数据学院数教学研发负责人。

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