数据科学导论：Python语言实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[意] 阿尔贝托·博斯凯蒂 著，于俊伟 译

图书标签:

• 数据科学
• Python
• 机器学习
• 数据分析
• 统计学
• 编程
• 入门
• 算法
• 数据可视化
• 人工智能

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111544340

版次：1

商品编码：12012072

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：180

编辑推荐

本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。最后，通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。
本书行文过程以数据科学项目为主体，辅以整洁的代码和简化的示例，能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。

通过阅读本书，你将学到：
使用Windows、Mac和Linux系统上的Python科学环境设置数据科学工具箱
为数据科学项目准备数据
为了解决数据科学问题，进行数据操作、修复和探索
建立实验流程来检验数据科学假设
为数据科学任务选择*有效和可扩展的学习算法
优化机器学习模型，以获得*佳性能
进行图的探索和聚集分析，充分利用数据中的联系和连接

内容简介

本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据科学实践者。
本书共6章，系统介绍了进行数据科学分析和开发所涉及的关键要素。书中首先介绍Python软件及相关工具包的安装和使用；接着不仅讲解数据加载、运算和改写等基本数据准备过程，还详细介绍特征选择、维数约简等高级数据操作方法；并且建立了由训练、验证、测试等过程组成的数据科学流程，结合具体示例深入浅出地讲解了多种机器学习算法；然后介绍了基于图模型的社会网络创建、分析和处理方法；最后讲解数据分析结果的可视化及相关工具的使用方法。

作者简介

Alberto Boschetti　数据科学家、信号处理和统计学方面的专家。他拥有通信工程专业博士学位，现在伦敦居住和工作。基于所从事的项目，他每天都要面对包括自然语言处理、机器学习和概率图模型等方面的挑战。他对工作充满激情，经常参加学术聚会、研讨会等学术活动，紧跟数据科学技术发展的前沿。
Luca Massaron　数据科学家、市场研究总监，是多元统计分析、机器学习和客户洞察方面的专家，有十年以上解决实际问题的经验，使用推理、统计、数据挖掘和算法为利益相关者创造了巨大的价值。他是意大利网络受众分析的先锋，并在Kaggler上获得排名前十的佳绩，随后一直热心参与一切与数据分析相关的活动，积极给新手和专业人员讲解数据驱动知识发现的潜力。他崇尚大道至简，坚信理解数据科学的本质能带来巨大收获。

目录

译者序
前言
第1章　新手上路1
1.1　数据科学与Python简介1
1.2　Python的安装2
1.2.1　Python 2还是Python 33
1.2.2　分步安装3
1.2.3　Python核心工具包一瞥4
1.2.4　工具包的安装7
1.2.5　工具包升级9
1.3　科学计算发行版9
1.3.1　Anaconda10
1.3.2　Enthought Canopy10
1.3.3　PythonXY10
1.3.4　WinPython10
1.4　IPython简介10
1.4.1　IPython Notebook12
1.4.2　本书使用的数据集和代码18
1.5　小结25
第2章　数据改写26
2.1　数据科学过程26
2.2　使用pandas进行数据加载与预处理27
2.2.1　数据快捷加载27
2.2.2　处理问题数据30
2.2.3　处理大数据集32
2.2.4　访问其他数据格式36
2.2.5　数据预处理37
2.2.6　数据选择39
2.3　使用分类数据和文本数据41
2.4　使用NumPy进行数据处理49
2.4.1　NumPy中的N维数组49
2.4.2　NumPy ndarray对象基础50
2.5　创建NumPy数组50
2.5.1　从列表到一维数组50
2.5.2　控制内存大小51
2.5.3　异构列表52
2.5.4　从列表到多维数组53
2.5.5　改变数组大小54
2.5.6　利用NumPy函数生成数组56
2.5.7　直接从文件中获得数组57
2.5.8　从pandas提取数据57
2.6　NumPy快速操作和计算58
2.6.1　矩阵运算60
2.6.2　NumPy数组切片和索引61
2.6.3　NumPy数组堆叠63
2.7　小结65
第3章　数据科学流程66
3.1　EDA简介66
3.2　特征创建70
3.3　维数约简72
3.3.1　协方差矩阵72
3.3.2　主成分分析73
3.3.3　一种用于大数据的PCA变型—Randomized PCA76
3.3.4　潜在因素分析77
3.3.5　线性判别分析77
3.3.6　潜在语义分析78
3.3.7　独立成分分析78
3.3.8　核主成分分析78
3.3.9　受限玻耳兹曼机80
3.4　异常检测和处理81
3.4.1　单变量异常检测82
3.4.2　EllipticEnvelope83
3.4.3　OneClassSVM87
3.5　评分函数90
3.5.1　多标号分类90
3.5.2　二值分类92
3.5.3　回归93
3.6　测试和验证93
3.7　交叉验证97
3.7.1　使用交叉验证迭代器99
3.7.2　采样和自举方法100
3.8　超参数优化102
3.8.1　建立自定义评分函数104
3.8.2　减少网格搜索时间106
3.9　特征选择108
3.9.1　单变量选择108
3.9.2　递归消除110
3.9.3　稳定性选择与基于L1的选择111
3.10　小结112
第4章　机器学习113
4.1　线性和逻辑回归113
4.2　朴素贝叶斯116
4.3　K近邻118
4.4　高级非线性算法119
4.4.1　基于SVM的分类算法120
4.4.2　基于SVM的回归算法122
4.4.3　调整SVM123
4.5　组合策略124
4.5.1　基于随机样本的粘合策略125
4.5.2　基于弱组合的分袋策略125
4.5.3　随机子空间和随机分片126
4.5.4　模型序列—AdaBoost127
4.5.5　梯度树提升128
4.5.6　处理大数据129
4.6　自然语言处理一瞥136
4.6.1　词语分词136
4.6.2　词干提取137
4.6.3　词性标注137
4.6.4　命名实体识别138
4.6.5　停止词139
4.6.6　一个完整的数据科学示例—文本分类140
4.7　无监督学习概述141
4.8　小结146
第5章　社会网络分析147
5.1　图论简介147
5.2　图的算法152
5.3　图的加载、输出和采样157
5.4　小结160
第6章　可视化161
6.1　matplotlib基础介绍161
6.1.1　曲线绘图162
6.1.2　绘制分块图163
6.1.3　散点图164
6.1.4　直方图165
6.1.5　柱状图166
6.1.6　图像可视化167
6.2　pandas的几个图形示例169
6.2.1　箱线图与直方图170
6.2.2　散点图171
6.2.3　平行坐标173
6.3　高级数据学习表示174
6.3.1　学习曲线174
6.3.2　验证曲线176
6.3.3　特征重要性177
6.3.4　GBT部分依赖关系图179
6.4　小结180

前言/序言

　　“千里之行，始于足下。”
　　—老子（公元前604—531年）　　数据科学属于相对较新的知识领域，它需要成功融合线性代数、统计建模、可视化、计算语言学、图形分析、机器学习、商业智能、数据存储和检索等众多学科。
　　Python编程语言在过去十年已经征服了科学界，它现在是数据科学实践者不可或缺的工具，也是每一个有抱负的数据科学家的必备工具。Python为数据分析、机器学习和算法问题求解提供了快速、可靠、跨平台、成熟的开发环境。无论之前数据科学应用中阻止你掌握Python的原因是什么，这些都将通过我们简单的分步化解和示例导向的方法来解决，我们将帮助你在演示数据集和实际数据集上使用最直接有效的Python工具。
　　借助你现有的Python语法和结构知识（不要担心，如果你需要获取更多的Python知识，我们有一些Python教程），本书将从介绍建立基本的数据科学工具箱开始。接着，它将引导你进入完整的数据改写和预处理阶段。我们还需要花一定量的时间来解释数据类型的转换、修复、探索和处理等核心活动。然后，我们将演示高级数据科学操作，建立变量和假设选择的实验流程，优化超参数，有效地使用交叉验证和测试。最后，我们将完成数据科学精要的概述，介绍主要的机器学习算法、图的分析技术和所有用于呈现结果的可视化方法。
　　在数据科学项目的具体演示过程中，永远都伴有清晰的代码和简化的例子，以帮助你理解项目背后的机制和实际数据集。本书也会给你一些经验提示，帮助你立即上手当前的项目。准备好了吗？相信你已经准备踏上这个漫长而又值得期待的旅程了。
　　本书内容　　第1章介绍所有必需的基础工具（用于交互计算的shell命令、库和数据集），使用Python可以立即开始数据科学分析。
　　第2章阐明如何加载要处理的数据，当数据太大计算机不能处理时要采用替代技术。本章介绍了所有主要的数据操作和转换技术。
　　第3章提供了高级数据探索和操作技术，使用复杂的数据操作进行特征创建和精简、数据异常检测、验证技术应用等。
　　第4章带你学习Scikit-learn库中最重要的学习算法，演示了实际应用以及为了获得每种机器学习技术的最佳结果，指出了应该重点检查的关键数值和要调试的参数。
　　第5章详细介绍了一些实用又有效的数据处理技术，用于处理表示社会实体之间的关系或相互作用的数据。
　　第6章利用图形化表示完善数据科学概述。如果你想形象地表示复杂的数据结构、机器学习过程和结果，这些可视化技术是不可或缺的。
　　阅读准备　　本书提到的Python及其他数据科学工具，从IPython到Scikit-learn都能在网上免费下载。要运行本书附带的源代码，需要一台带有Windows、Linux或Mac OS操作系统的计算机。本书将分步介绍Python解释器以及运行示例所需要的其他工具和数据的安装过程。
　　读者对象　　本书基于你已经具备的一些核心技能，能使你变成高效的数据科学从业者。因此，我们假定你具有编程和统计学方面的基础知识。
　　本书提供的示例代码不需要你精通Python语言，但是假设你至少了解一些基础知识，如Python脚本编写、列表和字典数据结构、类对象的工作原理等。在阅读本书之前，花几个小时学习一下第1章推荐的网络课程，就可以快速获得这些知识，当然也可以学习其他相关教程。
　　本书并不需要高级数据科学的概念，我们提供的信息足够帮助你理解本书示例用到的核心概念。
　　总的来说，本书适合以下人员：
　　.　　有较少的Python编程经验和数据分析知识，但还没有数据科学算法等专业知识，有志于成为数据科学家的新手。
　　能熟练运用R和Matlab等工具进行统计建模、愿意利用Python进行数据科学处理的数据分析师。
　　有意学习数据操作和机器学习、不断拓展知识面的开发者和程序员。

数据科学导论：Python语言实现 概览 在这本全面而深入的著作中，我们将踏上一段令人兴奋的数据科学之旅，探索其核心概念、关键技术以及在当今世界中的强大应用。本书不仅仅是对理论知识的堆砌，更侧重于Python语言的实际运用，旨在为读者提供一套完整的数据科学工具箱，让他们能够自信地处理、分析和解读数据，从而做出明智的决策并驱动创新。 我们生活在一个被数据洪流所淹没的时代。从社交媒体上的用户行为到科学研究中的实验结果，从商业交易的模式到城市运行的脉搏，数据无处不在，并蕴含着巨大的价值。理解和驾驭这些数据，已经成为个人和组织在信息时代脱颖而出的关键能力。本书正是为应对这一挑战而生，它将引导你从零开始，逐步掌握数据科学的核心技能。 内容梗概 本书将以一种结构化、循序渐进的方式展开，确保即使是数据科学的初学者也能轻松理解并掌握。我们将从最基础的数据概念入手，然后逐步深入到复杂的数据处理、分析、建模和可视化技术。Python作为本书的核心实现工具，其强大的库生态系统将贯穿始终，让我们能够高效地完成各项数据科学任务。 第一部分：数据科学的基石——理解与准备 在开始任何数据科学项目之前，至关重要的是对数据有深刻的理解，并掌握有效的数据准备技术。本部分将奠定坚实的基础。 第一章：数据科学概览与Python环境搭建 我们将首先探讨数据科学的定义、发展历程及其在不同领域的应用，激发读者对这个迷人领域的兴趣。 接着，我们将指导读者如何快速搭建完善的Python数据科学开发环境，包括安装Python解释器、Anaconda发行版、Jupyter Notebook/Lab，以及重要的第三方库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。我们会详细介绍每个工具的作用，以及如何通过它们来高效地进行数据科学工作。 Python实操： 演示如何安装Anaconda，并创建和管理Python虚拟环境，确保读者拥有一个干净、隔离的开发空间。 第二章：数据基础：类型、结构与存储 本章将深入介绍数据的基本类型（数值型、类别型、布尔型、文本型等）及其在Python中的表示方式。 我们将详细讲解数据结构，特别是Python中用于数据组织和操作的核心数据结构，如列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。 理解不同类型的数据存储方式，包括文件（CSV, JSON, Excel）、数据库（SQL, NoSQL）以及内存中的数据结构，为后续的数据读取和处理打下基础。 Python实操： 使用Python内置函数和数据结构处理各种基本数据类型，并示范如何读取和写入简单的文本文件。 第三章：数据清洗与预处理：打造高质量数据集 高质量的数据是所有数据科学分析的基础。本章将聚焦于数据清洗的关键技术。 我们将学习如何处理缺失值（删除、填充、插值），识别和处理异常值（基于统计、可视化或特定算法），以及如何进行数据重复检测与删除。 数据格式的统一和规范化也非常重要，包括日期时间格式的处理、文本数据的清洗（去除特殊字符、大小写转换、分词等）。 Python实操： 运用Pandas库强大的功能，进行数据加载、缺失值处理（`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`）、异常值检测与处理，以及字符串操作。 第四章：数据探索与特征工程：发掘数据洞察 在数据准备就绪后，我们需要对数据进行探索性分析（EDA），以理解数据的内在规律和特征。 本章将介绍描述性统计，包括均值、中位数、方差、标准差、分位数等，以及如何使用Python进行计算。 我们将重点讲解数据可视化技术，包括直方图、散点图、箱线图、热力图等，以及如何使用Matplotlib和Seaborn库来创建富有信息量的图表，帮助我们直观地理解数据分布、变量关系和潜在模式。 特征工程是提升模型性能的关键步骤。我们将学习如何创建新特征（如从日期提取星期几、月份）、转换特征（如对数变换、独热编码）以及选择最相关的特征。 Python实操： 使用Pandas进行数据聚合与分组（`groupby()`），运用Matplotlib和Seaborn绘制各种图表，并演示如何通过特征构建技术为模型准备更好的输入。 第二部分：数据分析与建模——洞察与预测 掌握了数据准备和探索的技能后，我们将进入数据分析和建模的核心阶段，学习如何从数据中提取有价值的洞察，并构建预测模型。 第五章：数据分析基础：统计推断与假设检验 本章将介绍统计推断的基本概念，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验。 我们将学习如何进行t检验、卡方检验、ANOVA等常见的假设检验，以验证数据中的假设和关系。 理解P值、置信区间等概念，以及如何解释统计检验的结果，避免得出错误的结论。 Python实操： 利用SciPy.stats库执行各种统计检验，并解释其结果。 第六章：机器学习入门：监督学习 机器学习是数据科学的核心驱动力之一。本章将重点介绍监督学习。 我们将讲解回归问题（预测连续值）和分类问题（预测离散类别）。 详细介绍经典的监督学习算法，包括： 线性回归： 理解模型原理、系数解释和模型评估。 逻辑回归： 用于二分类和多分类问题，理解概率预测。 决策树： 直观易懂的分类和回归模型，解释如何构建和剪枝。 支持向量机（SVM）： 理解核函数和支持向量的概念。 K近邻（KNN）： 简单的分类和回归算法。 模型评估是监督学习的重要环节，我们将学习各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等。 Python实操： 使用Scikit-learn库实现上述各种监督学习算法，包括数据划分（训练集/测试集）、模型训练、预测以及使用各种评估指标对模型进行评估。 第七章：机器学习进阶：无监督学习与模型选择 本章将探索无监督学习，它旨在从没有标签的数据中发现模式。 我们将介绍： 聚类算法： 如K-Means，用于将数据分成不同的组。 降维技术： 如主成分分析（PCA），用于减少数据的维度，同时保留重要信息。 模型选择与调优是构建高性能模型的关键。我们将学习如何进行交叉验证，以更可靠地评估模型的泛化能力。 超参数调优技术，如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），将帮助我们找到最佳的模型参数。 Python实操： 利用Scikit-learn实现K-Means聚类和PCA降维，并演示如何使用`train_test_split`、`cross_val_score`、`GridSearchCV`等工具进行模型评估和超参数调优。 第八章：文本数据处理与分析 文本数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色。本章将介绍文本数据处理和分析的技术。 我们将学习如何进行文本预处理，包括分词、去除停用词、词形还原/词干提取。 文本特征提取是关键，我们将介绍词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法。 然后，我们将探讨情感分析、主题模型（如LDA）等文本挖掘任务。 Python实操： 使用NLTK或spaCy库进行文本预处理，利用Scikit-learn实现TF-IDF向量化，并探索简单的文本分类任务。 第三部分：数据应用与进阶——实践与部署 掌握了核心的分析和建模技术后，我们将把这些知识应用于实际问题，并了解如何将模型投入实际应用。 第九章：时间序列分析 时间序列数据在金融、天气、销售预测等领域广泛存在。本章将介绍时间序列分析的基本概念和方法。 我们将学习如何处理时间序列数据，识别趋势、季节性和周期性。 介绍ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型，并讲解如何进行模型拟合和预测。 Python实操： 利用Pandas处理时间序列数据，并使用Statsmodels库实现ARIMA模型。 第十章：数据可视化进阶与交互式仪表盘 在本章中，我们将深入探讨更高级的数据可视化技术，以及如何创建交互式数据仪表盘。 我们将学习如何利用Python库（如Plotly, Bokeh）创建动态、交互式的图表，允许用户探索数据。 介绍如何使用Streamlit或Dash等框架构建简单的Web应用程序，将数据分析结果以直观的仪表盘形式呈现给非技术用户。 Python实操： 使用Plotly创建交互式图表，并演示如何使用Streamlit快速构建一个简单的仪表盘。 第十一章：数据科学项目实战 本章将通过几个端到端的数据科学项目案例，巩固前面所学的知识。 我们将选择一些常见且有代表性的问题，如： 客户流失预测： 利用分类模型预测哪些客户可能流失。 房价预测： 利用回归模型预测房屋价格。 文本情感分析： 分析用户评论的情感倾向。 每个项目都将遵循完整的数据科学流程：数据获取、数据清洗、探索性数据分析、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估和结果解释。 Python实操： 完整地实现上述项目，让读者亲身体验整个数据科学工作流程。 第十二章：数据科学的伦理与未来 作为负责任的数据科学家，理解数据科学的伦理和社会影响至关重要。 本章将讨论数据隐私、偏见、公平性等问题，以及如何构建更负责任的数据科学应用。 我们将展望数据科学的未来发展趋势，如深度学习、可解释AI、大数据技术等。 本书的结尾将鼓励读者持续学习，拥抱变化，并积极地将数据科学知识应用于解决现实世界的问题。 本书特色 实践导向： 每一章都配有大量的Python代码示例，让读者能够即学即用，快速掌握核心技术。 循序渐进： 内容从基础概念到高级应用，由浅入深，适合不同层次的读者。 Python生态系统： 充分利用NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SciPy, NLTK/spaCy等强大的Python库。 项目驱动： 通过实际项目案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 清晰易懂： 语言力求简洁明了，避免过于晦涩的技术术语，力求让更多人能够理解和掌握数据科学。 目标读者 本书适合以下人群： 希望进入数据科学领域的初学者，包括计算机科学、统计学、数学、工程学等背景的学生和从业者。 希望提升数据分析和建模能力的软件工程师、数据分析师。 希望利用数据驱动决策的业务分析师、产品经理、市场营销人员。 任何对数据科学充满好奇，并希望掌握一项未来关键技能的个人。 通过本书的学习，读者将不仅能够理解数据科学的强大之处，更能掌握使用Python语言驾驭数据的核心能力，为他们在学术研究、职业发展或个人项目中打开新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太棒了！我一直对数据科学充满好奇，但又觉得入门门槛很高，总是被各种复杂的数学公式和理论吓退。直到我遇到了《数据科学导论：Python语言实现》，才真正打开了新世界的大门。作者以一种非常平易近人的方式，将原本枯燥的概念变得生动有趣。书中并没有直接给我一堆算法，而是从最基本的数据获取、清洗、可视化入手，让我一步步建立起对数据处理流程的理解。Python的引入也恰到好处，作者详细讲解了NumPy、Pandas、Matplotlib等核心库的使用，每一个代码片段都清晰明了，并且附带了详细的解释。我跟着书中的例子一步步实践，真的感觉自己能够驾驭数据了。尤其是书中关于数据探索性分析（EDA）的部分，让我学会了如何从数据中发现隐藏的模式和洞察，这比我之前死记硬背的理论知识要实用得多。而且，本书非常注重实践，不仅仅是理论的堆砌，更多的是如何将理论应用到实际问题中。通过完成书中的练习和项目，我不仅巩固了知识，还积累了宝贵的实战经验。这本书的排版和设计也很舒服，阅读起来一点都不累。总而言之，这是一本能够真正帮助读者从零开始，扎实掌握数据科学基础的书籍。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对于“Python语言实现”这个副标题有些疑虑，担心这本书会过于侧重编程技巧而忽略了数据科学的核心思想。然而，《数据科学导论：Python语言实现》彻底打消了我的顾虑。它完美地融合了理论深度和实践广度。作者在讲解每一个概念时，都清晰地解释了其背后的原理和适用场景，并且巧妙地通过Python代码将其具象化。我特别欣赏书中关于模型评估的章节，作者详细介绍了各种评估指标，并解释了它们各自的优缺点以及在不同问题类型下的选择依据。通过实际的代码操作，我才真正体会到“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的道理。这本书的案例选取得也非常好，涵盖了实际工作中的常见场景，例如客户流失预测、推荐系统等，让我能够感受到数据科学在商业决策中的巨大价值。即使我之前没有接触过Python，也能在书中找到足够的指导，轻松上手。这本书为我打开了通往数据科学世界的大门，让我看到了利用数据解决实际问题的无限可能，极大地激发了我深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在其他领域工作了多年的职场人士，我一直想转行进入数据科学领域，但又苦于找不到合适的入门教材。《数据科学导论：Python语言实现》这本书简直就是为我量身打造的！它的语言风格非常友好，即使是对于非计算机专业的读者来说，也毫不费力。作者循序渐进地引导我理解数据科学的基本概念，从数据类型、数据结构到数据分析流程，每一个步骤都解释得非常清晰。Python的引入也没有让我感到畏惧，书中提供的代码示例都非常精炼，并且有详细的注释，让我能够边学边练。我尤其喜欢书中关于数据可视化的部分，通过Matplotlib和Seaborn，我学会了如何用图表清晰地展示数据，这对于沟通和理解数据至关重要。这本书让我感受到，数据科学并非高不可攀，而是可以通过系统学习和实践来掌握的。它不仅教会了我技术，更重要的是，它培养了我用数据思考问题、解决问题的思维方式。现在，我对未来的职业发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我之前涉足过一些数据分析的工具，但总感觉缺乏一个系统性的框架，《数据科学导论：Python语言实现》恰好填补了这个空白。这本书的结构安排非常合理，从宏观的“为什么要做数据科学”到微观的“如何用Python实现”，层层递进，逻辑清晰。我特别喜欢书中对数据预处理的详细阐述，这往往是数据科学中最耗时却又至关重要的一步。作者不仅仅是列举了常见的数据清洗技巧，更是深入剖析了不同情况下的处理策略，比如缺失值的填充、异常值的检测和处理、特征编码等等。通过Python代码的实践，我才真正理解了这些操作的实际意义和效果。更让我惊喜的是，本书在介绍机器学习算法时，并没有一上来就抛出复杂的数学推导，而是先从直观的理解入手，再结合Python实现，让我能够迅速上手并感受到算法的魅力。例如，在讲解线性回归时，作者通过可视化展示了模型的拟合过程，比单纯的公式讲解更直观。这本书不仅仅是知识的传授，更像是一位经验丰富的导师，在引我入门的同时，也为我指明了继续深入学习的方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，在撰写论文时需要进行大量的数据分析，《数据科学导论：Python语言实现》为我提供了极大的帮助。本书在理论知识的讲解上非常扎实，但又不像纯理论书籍那样枯燥。作者将复杂的统计学和机器学习概念，通过Python代码进行了生动的演示，让我能够更直观地理解算法的原理和工作机制。我特别受益于书中关于特征工程的部分，作者提供了多种实用的技术和方法，帮助我更好地处理和转换原始数据，从而提高模型的性能。而且，本书的案例研究非常有启发性，我从中学习到了如何将书本知识应用到具体的科研问题中。书中提供的代码可以直接运行，并且可以根据自己的数据进行修改，极大地节省了我的时间和精力。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本工具书，在我遇到数据分析难题时，总能从中找到解决之道。它的全面性和实用性，使其成为我数据科学学习道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

非常不错的书，好评。。

评分☆☆☆☆☆

非常不错的书，好评。。

评分☆☆☆☆☆

从数据科学的视点来看Python

评分☆☆☆☆☆

双十一活动给力 买的太值了

评分☆☆☆☆☆

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看着还挺好，用后再追评吧！

评分☆☆☆☆☆

挺好的，对学习很有帮助，以后还会来光顾的。

评分☆☆☆☆☆

活动价格，可竟然买多了一本。

评分☆☆☆☆☆

有点薄啊，先看起来吧。