王建強

本書主要講述數據科學的方法和實踐案例.全書分為5篇共16章，概述篇內容包括數據科學的起源、工作內容、工作流程、數據科學家的培養和數據驅動的組織文化.基礎知識篇內容包括統計學基礎、機器學習和神經網絡與深度學習.技術實踐篇內容包括數據科學的流程、數據存儲和處理和機器學習技術棧.數據分析篇內容包括產品分析、度量指標和A/B實驗.領域應用篇內容包括搜索推薦廣告模型，推薦、廣告和搜索領域的應用場景以及自然語言模型與應用場景和前沿的大語言模型.本書的讀者對象為有一定的數學基礎、對數據科學感興趣或做過部分AI相關項目的讀者，以及高校學習量化學科的本科生、研究生和博士生，包含並不限於數學、計算機科學、物理學、電子信息工程等專業以及正在企業從事數據分析和模型工作的讀者.本書的編寫特色為方法和實踐相結合，既包含方法和技能的簡述，也包含在成熟行業領域的應用.編者憑藉十幾年的工作經歷和研究成果，深入淺出地為讀者描述了數據科學的現狀、應用和前沿發展.

《零基礎學編程：零基礎學Oracle》以Oracle11g為例，分為4篇，循序漸進地講述了Oracle的

本書從工程應用的角度編寫，力求讓學生掌握全面的電子技術知識，為將來的學習與工作奠定扎實的基礎。本書共分為4章：第1章通過實驗項目的方式詳細介紹了各種電子測量儀器和仿真軟件；第2章和第3章分別精選了10個常用的模擬電路和數字電路實驗，每章*後一個實驗均為綜合性實驗，能夠作為學生綜合練習以及學校開放性實驗室的實驗題目；第4章為7個電子實訓項目，實訓內容簡單易懂、容易上手，能讓學生掌握基本的電子焊接和設