1、Clojure在数据科学中的应用与实践

Clojure在数据科学中的应用与实践

1. 数据科学技能需求与本书背景

在当今数字化时代，数据科学的重要性日益凸显。一个有效的数据科学家需要具备多种技能，通过网络搜索 “数据科学维恩图” 可以发现，数据科学位于黑客技能、专业领域知识以及数学和统计学知识的交叉点。然而，许多开发者在数学和统计学知识方面存在不足，处于所谓的 “危险区域”。

随着越来越多的开发者希望弥补数据科学技能的短板，对统计和数学教育的需求也愈发迫切。本书正是为Clojure程序员量身打造的数据科学指南，作者结合自身在数据科学领域的丰富经验，旨在帮助开发者提升相关技能，走出 “危险区域”。

2. 本书涵盖的主要内容

本书不仅仅是一本关于Clojure程序员的统计学书籍，还深入探讨了机器学习在数据科学中的应用，以及如何处理大规模数据集（即 “大数据”）。以下是本书各部分的主要内容概述：
|章节|主要内容|
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|统计|介绍Incanter库，以英国和俄罗斯的选举数据为例，展示描述性统计、分布分析和可视化方法|
|推断|讲解样本与总体、统计量与参数的区别，介绍假设检验、样本偏差、效应量以及多重检验问题的解决方案|
|相关性|探讨变量之间的线性关系，实现线性回归模型，并通过矩阵和更多数据提升模型准确性|
|分类|介绍多种机器学习分类算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树等，同时讲解模型训练中的偏差和过拟合问题|
|大数据|展示如何利用Clojure的reducers库进行并行计算，并将技术扩展到Hadoop集群，实现可扩展的统计分析和机器学习|
|聚类|介绍如何使用Hadoop和Mahout库对文本