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数据科学通过各种统计学和机器学习的技术与方法，将数据转换为有用的信息或知识。Julia是一种在数据科学领域逐渐流行起来的语言。
《Julia数据科学应用》会提出一系列在数据科学流程中常见的、有代表性的实际问题，并指导读者使用Julia去解决这些问题。全书共13章，涵盖了Julia基础知识、工作环境搭建、语言基础和高 级内容、数据科学应用、数据可视化、机器学习方法（包括无监督式学习方法和监督式学习方法）、图分析方法等重要的话题。附录部分给出了学习和使用Julia的一些有用的参考资料，还给出了各章的思考题的答案。
本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Julia并从事数据科学相关工作的人员学习参考。
目录
第1章 Julia简介 1
第2章 建立数据科学工作环境 9
第3章 Julia入门 39
第4章 Julia进阶 68
第5章 Julia数据科学应用概述 85
第6章 Julia数据工程 106
第7章 探索数据集 130
第8章 构建数据空间 160
第9章 数据抽样与结果评价 175
第10章 无监督式机器学习 193
第11章 监督式机器学习 209
第12章 图分析 236
第13章 更上一层楼 255 -
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