第一章引言/1
1．1什麼是大數據/2
1．2什麼是數據科學/2
1．3教學內容和目的/3
第二章因果推斷/4
2．1觀察性數據/5
2．2隨機化雙盲試驗/9
2．3隨機化試驗的其他例子/13
2．4結論/14
第三章Python入門/15
3．1Python安裝指南/15
3．2表達式/16
3．3數值類型/19
3．4字符串/23
3．5賦值語句/28
3．6其他運算符/35
3．7調用函數/42
3．8結論/47
第四章復雜數據類型/48
4．1列表/49
組/56
4．3字典/57
4．4數組/60
第五章復雜代碼組/66
5．1條件語句/69
5．2循環語句/73
5．3函數/85
第六章表格處理/92
6．1模擬數據/96
6．2案例1：1812年俄法戰爭數據/107
6．3案例2：2010年中國人口普查資料/111
第七章數據可視化/118
7．1基礎語法/118
7．2散點圖和折線圖/119
7．3柱狀圖、餅圖、箱線圖和概率圖/140
第八章概率、條件概率及貝葉斯公式/149
8．1概率/149
8．2條件概率/151
8．3貝葉斯公式/155
8．4隨機變量和概率分布/158
第九章經驗分布/166
9．1總體概率分布的直方圖/166
9．2經驗分布的直方圖/167
9．3大數定律/171
9．4總體/174
9．5從總體中抽樣及樣本的經驗分布/177
9．6參數/179
9．7模擬統計量/180
9．8案例1：NBA周明星球員的年齡/182
9．9案例2：估計敵軍飛機的數量/185
第十章假設檢驗/191
10．1案例1：第十二屆全國人民代表大會少數民族人大代表比例問題/191
10．2案例2：孟德爾的豌豆花/199
10．3案例3：某附屬中學學生的平均分數/202
10．4錯誤概率/204
10．5簡單的假設檢驗/206
第十一章參數估計/216
11．1百分位數/216
11．2自助法/222
11．3置信區間/233
第十二章均值與中心極限定理/239
12．1均值的定義/239
12．20/1數據的均值是數據中1的比例/240
12．3均值和直方圖/241
12．4一些例子/244
12．5數據波動性/247
12．6標準差和正態曲線/252
12．7中心極限定理/258
12．8樣本均值的波動/263
12．9樣本均值的中心極限定理/268
第十三章預測/271
13．1相關性/272
13．2回歸直線/279
13．3均方根誤差/287
第十四章回歸中的統計推斷/290
14．1回歸模型/290
14．2對於真實斜率的推斷/292
14．3對於散點圖的重抽樣/295
14．4預測的波動性/304
14．5總結/306
第十五章機器學習常用方法/308
15．1回歸模型/308
15．2分類方法/321
15．3非監督學習——聚類/325
