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重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)科學(xué)中的新理論和代表性實(shí)踐，填補(bǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的核心教材的空白。主要內(nèi)容包括：基礎(chǔ)理論（術(shù)語(yǔ)定義、研究目的、發(fā)展簡(jiǎn)史、理論體系、基本原則、數(shù)據(jù)科學(xué)家）、理論基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)科地位、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化）、流程與方法（基本歷程、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)審計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)故事化、項(xiàng)目管理）、技術(shù)與工具（技術(shù)體系、MapReduce、Hadoop、Spark、NoSQL與NewSQL、R與Python）、數(shù)據(jù)產(chǎn)品及開(kāi)發(fā)（主要特征、關(guān)鍵活動(dòng)、數(shù)據(jù)柔術(shù)、數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)治理）、典型案例及實(shí)踐等

前言
自第1版出版以來(lái)，本教材得到了國(guó)內(nèi)外專家的高度評(píng)價(jià)。目前，國(guó)內(nèi)多數(shù)高校的相關(guān)課程均選擇本教材為指定教材或主要參考書(shū)。本書(shū)第2版中進(jìn)行了如下修訂。
（1）調(diào)查研究國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作崗位的用人要求及崗位面試題，對(duì)第1版內(nèi)容進(jìn)行了刪減與補(bǔ)充。例如，新增了Lambda架構(gòu)、A/B測(cè)試、Tableau、VizQL技術(shù)、大數(shù)據(jù)/算法偏見(jiàn)、大數(shù)據(jù)算法與模型、Jupyter Notebook/Lab、Python編程等面試中常見(jiàn)的問(wèn)題。同時(shí)，還補(bǔ)充了數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、Python/R數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容，力爭(zhēng)使本教材具備更高的實(shí)用價(jià)值和更多的干貨知識(shí)。
（2）調(diào)查研究國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的國(guó)際/國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、調(diào)研報(bào)告和理論研究現(xiàn)狀，補(bǔ)充了必要的標(biāo)準(zhǔn)、報(bào)告和理論，如《信息技術(shù) 大數(shù)據(jù) 術(shù)語(yǔ)》（GB/T 352952017）、《信息技術(shù) 大數(shù)據(jù) 技術(shù)參考模型》（GB/T 355892017）、《信息技術(shù)服務(wù) 治理第5部分：數(shù)據(jù)治理規(guī)范》（GB/T 34960.52018）、《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型》（GB/T 360732018）以及來(lái)自Gartner、DataCamp、KDnuggets等專業(yè)機(jī)構(gòu)的著名調(diào)查報(bào)告，力爭(zhēng)全景展現(xiàn)國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要理論與代表性實(shí)踐。
（3）在深入研究世界一流大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)課程的教材建設(shè)、教學(xué)大綱和教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，廣泛征求兄弟院校師生就本教材第1版的意見(jiàn)與建議，對(duì)本書(shū)內(nèi)容進(jìn)行了補(bǔ)充和調(diào)整，如全書(shū)例題采用Python和R雙語(yǔ)言版本，并補(bǔ)充了一些經(jīng)典小理論、案例及其數(shù)據(jù)科學(xué)的內(nèi)在聯(lián)系，如亞馬遜預(yù)期貨運(yùn)（Amazons Anticipatory Shipping）、幸存者偏差（Survivorship Bias）、辛普森悖論（Simpsons Paradox）、大數(shù)據(jù)殺熟、Google圖片搜索Idiot事件、Facebook -劍橋分析公司數(shù)據(jù)丑聞（FacebookCambridge Analytica Data Scandal）、P2DR模型和奧卡姆剃刀(Occams Razor)，力爭(zhēng)使本教材與世界頂級(jí)大學(xué)接軌。
（4）結(jié)合自己在中國(guó)人民大學(xué)開(kāi)設(shè)的數(shù)據(jù)科學(xué)（本科）、數(shù)據(jù)科學(xué)理論與實(shí)踐（碩士）、信息分析前沿研究（博士）課程以及建設(shè)國(guó)家精品開(kāi)放在線課程數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)以及在企事業(yè)單位擔(dān)任首席數(shù)據(jù)科學(xué)家和參與部分高校數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合自己在數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，對(duì)第1版內(nèi)容進(jìn)行了調(diào)整與優(yōu)化，突顯了數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)在數(shù)據(jù)科學(xué)教與學(xué)中的抓手地位，并按照本人首次提出的開(kāi)源課程倡議，在GitHub上建立配套社區(qū)，與同行老師共同維護(hù)課程資源，使本教材的內(nèi)容更加符合我國(guó)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的需求。
本書(shū)旨在系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典理論與最佳實(shí)踐，滿足不同層次讀者的需求。因此，建議讀者結(jié)合自己的教學(xué)或?qū)W習(xí)需要，對(duì)本書(shū)進(jìn)行定制使用，參考方案如表1所示。

表1本教材的教學(xué)與學(xué)習(xí)建議

章名
導(dǎo)論類課程非導(dǎo)論類課程
非大數(shù)據(jù)類
專業(yè)大數(shù)據(jù)類
專業(yè)本科
低年級(jí)本科高年級(jí)
或碩士

第1章基礎(chǔ)理論
第2章理論基礎(chǔ)〖5〗
第3章流程與方法〖3〗
第4章技術(shù)與工具〖3〗
第5章數(shù)據(jù)產(chǎn)品及開(kāi)發(fā)〖4〗
第6章典型案例及實(shí)踐

注：與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的導(dǎo)論類課程有數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論等；非導(dǎo)論類課程有數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)理論與實(shí)踐、數(shù)據(jù)科學(xué)原理與實(shí)踐、數(shù)據(jù)科學(xué)方法與技術(shù)等；常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)類專業(yè)有數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)分析等。
作者以本教材為基礎(chǔ)，將提供MOOC公開(kāi)課，幫助培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的人才。
朝樂(lè)門(mén)
2019年6月

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