书籍摘要

《Computational Statistics in Data Science》是由 Walter W. Piegorsch、Richard A. Levine、Hao Helen Zhang 和 Thomas C. M. Lee 编辑的一部专注于计算统计在数据科学中应用的学术著作。该书于2022年由 John Wiley & Sons, Ltd. 出版，汇集了众多领域专家的贡献，旨在探讨计算统计学在现代数据科学中的核心概念、理论、技术及实践应用。

一、内容概述

本书内容丰富，涵盖了从基础到高级的计算统计方法及其在数据科学中的应用。全书分为七个部分，分别探讨了计算统计与数据科学的关系、统计软件、深度学习方法、数据流处理、基于模拟的方法、统计学习、量化可视化、高性能计算、高维数据分析以及数值逼近与优化等重要主题。

二、核心主题

计算统计与数据科学

书中首先介绍了计算统计学在21世纪数据科学中的重要性，强调了其在处理大规模数据集（Big N）、高维模型（Big P）和复杂目标函数（Big M）时面临的挑战。作者讨论了如何通过模型特定的进展来应对这些挑战，例如贝叶斯稀疏回归和系统发育重建等领域的最新进展。

统计软件

本书详细介绍了多种流行的统计软件，如 R、Python、SAS、SPSS 等，以及它们在数据科学中的应用。同时，还探讨了一些新兴的统计软件和工具，如 Julia、Scala、Stan 等，并讨论了它们在处理大规模数据和复杂模型方面的潜力。

深度学习方法

深度学习是现代数据科学中的一个重要领域。书中介绍了深度学习的基本概念，包括前馈神经网络、卷积神经网络、自编码器和循环神经网络等，并讨论了它们在图像识别、自然语言处理等领域的应用。

数据流处理

随着数据生成速度的加快，数据流处理成为数据科学中的一个重要课题。书中讨论了数据流挖掘中的关键问题，如概念漂移、可扩展性、容错性等，并介绍了多种数据流处理工具和技术，如 Apache Spark、Apache Storm 等。

基于模拟的方法

本书深入探讨了蒙特卡洛模拟方法，包括经典蒙特卡洛模拟、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）、重要性抽样和准蒙特卡洛方法。这些方法在估计复杂分布的特征时具有重要作用，书中还讨论了这些方法的理论基础和实际应用。

统计学习

统计学习是数据科学中的另一个核心领域。书中介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习等方法，并讨论了它们在高维数据和复杂模型中的应用。此外，还探讨了随机森林、网络分析、张量方法等高级主题。

量化可视化

数据可视化是数据科学中不可或缺的一部分。书中讨论了如何通过可视化方法来展示数据的结构和模式，并介绍了多种可视化工具和技术，如 Tableau、ggplot2 等。同时，还探讨了不确定性可视化和大数据可视化的最新进展。

三、适用对象

《Computational Statistics in Data Science》适合统计学、数据科学、计算机科学等领域的研究人员和从业者。对于希望深入了解计算统计方法及其在数据科学中应用的读者，本书提供了全面而深入的视角。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从本书中获得宝贵的见解和知识。

四、总结

《Computational Statistics in Data Science》是一部全面深入的学术著作，涵盖了计算统计学在数据科学中的多个重要领域。通过探讨核心挑战、最新进展和实际应用，本书为读者提供了一个宝贵的资源，帮助他们在快速发展的数据科学领域中保持领先地位。