Java数据科学实战（提升数据科学实战技能，打造属于你的Java数据科学项目）（图灵图书）

《Java数据科学实战》基于清晰的、面向对象的Java代码，讨论了数据科学研究的一些基本原理。考虑到项目所需的可伸缩性、稳健性以及便利性，Java是一门理想的语言。本书解释了数据科学过程每个步骤背后的基本数学原理，以及如何将这些概念应用于Java。本书内容涉及数据输入与输出、线性代数、统计学、数据操作、学习与预测，以及Hadoop MapReduce在这个过程中所扮演的关键角色。书中还提供了在应用程序中使用的代码示例。

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迈克尔· R. 布茹斯托维奇（Michael R. Brzustowicz） 从研究物理的博士后转型为经验丰富的数据科学家，专注于建立分布式数据系统，并从海量数据中提取知识。他大部分的时间都在编写（日常大数据问题的）统计模型方法及机器学习方法的定制多线程代码。他是多家创业公司的合伙人，并在旧金山大学担任兼职教授。 【译者简介】 姜建锦 清华大学博士，北京电子科技学院网络空间安全系教师，目前主要从事计算机系统结构、分布式系统等的研究及相关教学工作。 赵绪营 中科院博士，北京电子科技学院网络空间安全系教师，目前主要从事生物特征识别与加密，计算机视觉的研究及相关教学工作。 张岩 博士，北京电子科技学院网络空间安全系副教授，目前主要从事信息物理融合系统、软件系统建模和验证的研究及相关教学工作。

"这是一本不可多得的、采用Java来实现与应用数据科学的书。书中对机器学习所需的线性代数和统计学的讨论简洁有力。本书汇集了布茹斯托维奇在该领域的丰富实战经验，我强烈推荐。"--Terence Parr，旧金山大学计算机科学和数据科学教授，语法分析器生成工具ANTLR之父