本卷书籍为读者提供了紧凑、刺激和多方面的可解释性介绍，这是开发有见地的统计和机器学习方法以及在商业和工业中交流建模结果的关键问题。

数据同化是一种非常重要的数学技术，与地球物理学、数据科学和神经科学等多个领域相关。这本现代书籍提供了对该领域的权威处理，因为它涉及多个科学学科，特别强调了机器学习的最新发展及其在优化数据同化中的作用。

这本书籍汇集了统计学家，育种者和数据科学家目前使用的最新基因组基础预测模型。它提供了一种可访问的方式来理解每个统计学习工具背后的理论、所需的预处理、模型构建的基础知识、如何训练统计学习方法、实现每个统计学习工具所需的基本 R 脚本以及每个工具的输出。

所有社会和政策研究人员都需要将数据综合成可视化表示。制作好的可视化效果结合了创造力和技术。本书教授生成各种可视化的技术和基础知识，使读者能够以创造性和有效的方式交流数据和分析。

《数据可视化：用数据探索和解释》旨在向本科生和研究生介绍数据可视化的最佳实践。这是最早为大学课程设计的数据可视化书籍之一。本书包含有关有效设计、图表类型选择、颜色有效使用、如何直观地探索数据以及如何用数据以令人信服的方式直观地解释概念和结果的材料。

如何将原始、未处理或格式不正确的数据转换为动态的交互式 Web 可视化效果？在这本实用的书籍中，作者Kyran Dale向数据科学家和分析师以及Python和JavaScript开发人员展示了如何为这项工作创建理想的工具链。通过提供引人入胜的示例并强调来之不易的最佳实践，本指南教您如何利用同类最佳的 Python 和 JavaScript 库的强大功能。

使用自然语言工具和技术来解决现实世界的问题。本书重点介绍自然语言处理（NLP：Natural Language Processing​）如何在各个行业中使用。每一章都描述了问题和解决方案策略，然后直观地解释了不同算法的工作原理，并更深入地探讨了 Python 中的代码和输出。

每个企业应用程序都会创建数据，无论它由日志消息、指标、用户活动还是传出消息组成。移动所有这些数据与数据本身一样重要。通过此更新版本，刚接触 Kafka 流媒体平台的应用程序架构师、开发人员和生产工程师将学习如何处理动态数据。

物联网 （IoT） 现在正大规模集成到快速发展的应用中，例如医疗保健、运输、教育、金融、保险和零售。下一代自动化应用程序将命令机器更好、更高效地完成任务。行业和学术研究人员都在考虑使用机器学习和深度学习来转换应用程序，以构建更好的模型，并利用区块链的分散性。

本书着眼于加速产业转型、工业基础设施、生物多样性和生产力的行业变革模式和创新（如人工智能、机器学习、大数据分析以及区块链支持和效率技术）。