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商品簡介
作者簡介
目次
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R社群主持人、微軟最有價值專家 孫玉峰 專文推薦
LinkedIn 大數據總監 管其毅 齊聲推薦
Google、Facebook、IBM和美國聯邦航空總署等世界知名企業的開發者都在用！
跟上頂尖好手的腳步，學習簡單好上手的Julia，前進矽谷不是夢！
熱銷全台的《Julia程式設計》一書作者、Julia課程人氣講師的最新力作！
台灣第一本Julia進階運用教科書，內容豐富，包含機器學習、資料分析決策等熱門主題。
繼續來追程式語言新女神，全球最具潛力的程式語言新人王！
Facebook人工智慧實驗室主任、紐約大學教授LeCun直言：「深度學習需要比Python更靈活的程式語言。」而Julia的眾多優勢──免費、簡潔、快速且容易上手等，更促使它有極有可能成為未來最熱門的程式語言，與其盲目的追趕流行，我更推薦各位掌握趨勢的最前端，從學習Julia開始。
征服女神的第二步，勸你盡早來加入
♡本書適合有Julia 程式操作基礎，想更進一步深入資料科學、機器學習或科學計算等進階領域的人。
♡延續《Julia程式設計》的超直覺式步驟教學，只要照著做，就能夠學會，一起往資料科學的殿堂邁進！
♡作者在Julia教學上具有非常豐富的經驗，完全理解初學者的痛點。
♡除了程式教學外，更傳授資料科學領域所應具備的背景知識，一秒提升資料素養。
本書以資料的角度引入，介紹基礎的資料分析及統計相關知識和資料處理會應用到的方法。並結合玩具資料（toy data）的示範，讓讀者可以透過資料及實作體會資料科學的有趣之處。後半部分則會介紹基礎的科學運算及機器學習應用。最後介紹最佳化的方法和使用 CUDA 進行運算的相關套件。
Julia，為資料科學而生。
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Google、Facebook、IBM和美國聯邦航空總署等世界知名企業的開發者都在用！
跟上頂尖好手的腳步，學習簡單好上手的Julia，前進矽谷不是夢！
熱銷全台的《Julia程式設計》一書作者、Julia課程人氣講師的最新力作！
台灣第一本Julia進階運用教科書，內容豐富，包含機器學習、資料分析決策等熱門主題。
繼續來追程式語言新女神，全球最具潛力的程式語言新人王！
Facebook人工智慧實驗室主任、紐約大學教授LeCun直言：「深度學習需要比Python更靈活的程式語言。」而Julia的眾多優勢──免費、簡潔、快速且容易上手等，更促使它有極有可能成為未來最熱門的程式語言，與其盲目的追趕流行，我更推薦各位掌握趨勢的最前端，從學習Julia開始。
征服女神的第二步，勸你盡早來加入
♡本書適合有Julia 程式操作基礎，想更進一步深入資料科學、機器學習或科學計算等進階領域的人。
♡延續《Julia程式設計》的超直覺式步驟教學，只要照著做，就能夠學會，一起往資料科學的殿堂邁進！
♡作者在Julia教學上具有非常豐富的經驗，完全理解初學者的痛點。
♡除了程式教學外，更傳授資料科學領域所應具備的背景知識，一秒提升資料素養。
本書以資料的角度引入，介紹基礎的資料分析及統計相關知識和資料處理會應用到的方法。並結合玩具資料（toy data）的示範，讓讀者可以透過資料及實作體會資料科學的有趣之處。後半部分則會介紹基礎的科學運算及機器學習應用。最後介紹最佳化的方法和使用 CUDA 進行運算的相關套件。
Julia，為資料科學而生。
作者簡介
杜岳華
Julia Taiwan 發起人，陽明大學生物醫學資訊所碩士，成功大學醫學檢驗生物技術學系及資訊工程學系雙主修，工研院人才培訓中心機器學習課程講師。熱愛數學、電腦科學及自然科學，希望成為計算生物學家，為開源軟體貢獻者。
胡筱薇
基督徒，Data Lab 創辦人，為中央大學資訊管理所博士，美國普渡大學克蘭納特管理學院訪問學者；現為東吳大學巨量資料管理學院副教授，且擔任台灣人工智慧學校講座師資；機器學習、資料探勘、社群網路、智慧商業為主要研究項目；近年來，致力於協助企業建立數據團隊並培育資料科學人才。
Julia Taiwan 發起人，陽明大學生物醫學資訊所碩士，成功大學醫學檢驗生物技術學系及資訊工程學系雙主修，工研院人才培訓中心機器學習課程講師。熱愛數學、電腦科學及自然科學，希望成為計算生物學家，為開源軟體貢獻者。
胡筱薇
基督徒，Data Lab 創辦人，為中央大學資訊管理所博士，美國普渡大學克蘭納特管理學院訪問學者；現為東吳大學巨量資料管理學院副教授，且擔任台灣人工智慧學校講座師資；機器學習、資料探勘、社群網路、智慧商業為主要研究項目；近年來，致力於協助企業建立數據團隊並培育資料科學人才。
目次
目錄
推薦序
作者序一
作者序二
PART 1 資料科學基礎
Chapter 1. 資料科學概論
Chapter 2. 玩轉資料
Chapter 3. 認識資料
Chapter 4. 看看資料
Chapter 5. 資料轉換與計數
Chapter 6. 了解資料的意義
PART 2 從資料到模型
Chapter 7. 進一步的資料處理
Chapter 8. 用資料做決策
Chapter 9. 科學運算：由已知關係求解
Chapter 10. 機器學習：由雜訊資料建立關係
PART 3 進階方法
Chapter 11. 模型的最佳化方法
Chapter 12. CUDA 程式設計
推薦序
作者序一
作者序二
PART 1 資料科學基礎
Chapter 1. 資料科學概論
Chapter 2. 玩轉資料
Chapter 3. 認識資料
Chapter 4. 看看資料
Chapter 5. 資料轉換與計數
Chapter 6. 了解資料的意義
PART 2 從資料到模型
Chapter 7. 進一步的資料處理
Chapter 8. 用資料做決策
Chapter 9. 科學運算：由已知關係求解
Chapter 10. 機器學習：由雜訊資料建立關係
PART 3 進階方法
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