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数据科学的理论基础是数学。本书共六章。前三章系统介绍了数据科学里广泛使用的线性代数、概率论、微积分以及最优化理论的相关基础知识；后三章简练阐述了网络分析、量子算法、大模型的基本数学原理和一些代表性算法。书中部分应用案例源自作者的原创性工作,通过发现问题、分析问题、解决问题的逻辑链条,生动展示了数据建模在解决实际问题中的

数据是最有价值的资源，发掘这一价值需要超越技术本身。本书抛开数据科学技术的细节，致力于解决该主题研究中通常没有涵盖的数据科学“其余部分”的关键问题。包括确立正确问题，收集正确数据，进行正确分析，做出正确决策以及决策评估，与决策者建立信任，将数据科学团队置于正确的组织节点，以及帮助公司实现数据驱动等内容。这本书给出了数据

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