數據科學導論：Python語言實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[意] 阿爾貝托·博斯凱蒂 著，於俊偉 譯

圖書標籤:

• 數據科學
• Python
• 機器學習
• 數據分析
• 統計學
• 編程
• 入門
• 算法
• 數據可視化
• 人工智能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111544340

版次：1

商品編碼：12012072

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：180

編輯推薦

本書首先介紹如何設置基本的數據科學工具箱，然後帶你進入數據改寫和預處理階段，這一部分主要是闡明所有與核心數據科學活動相關的數據分析過程，如數據加載、轉換、修復以及數據探索和處理等。最後，通過主要的機器學習算法、圖形分析技術，以及所有易於錶現結果的可視化工具，實現對數據科學的概述。
本書行文過程以數據科學項目為主體，輔以整潔的代碼和簡化的示例，能幫助你理解與項目相關的潛在原理和實際數據集。

通過閱讀本書，你將學到：
使用Windows、Mac和Linux係統上的Python科學環境設置數據科學工具箱
為數據科學項目準備數據
為瞭解決數據科學問題，進行數據操作、修復和探索
建立實驗流程來檢驗數據科學假設
為數據科學任務選擇*有效和可擴展的學習算法
優化機器學習模型，以獲得*佳性能
進行圖的探索和聚集分析，充分利用數據中的聯係和連接

內容簡介

本書由兩位資深數據科學傢撰寫，融閤其多年從事數據科學相關的教學和科研工作經驗，藉助現有的Python語法和結構知識，全麵而係統地講解進行數據科學分析和開發的相關工具、技術和*佳實踐，包含清晰的代碼和簡化的示例。通過閱讀本書，你將深入理解Python核心概念，成為高效數據科學實踐者。
本書共6章，係統介紹瞭進行數據科學分析和開發所涉及的關鍵要素。書中首先介紹Python軟件及相關工具包的安裝和使用；接著不僅講解數據加載、運算和改寫等基本數據準備過程，還詳細介紹特徵選擇、維數約簡等高級數據操作方法；並且建立瞭由訓練、驗證、測試等過程組成的數據科學流程，結閤具體示例深入淺齣地講解瞭多種機器學習算法；然後介紹瞭基於圖模型的社會網絡創建、分析和處理方法；最後講解數據分析結果的可視化及相關工具的使用方法。

作者簡介

Alberto Boschetti　數據科學傢、信號處理和統計學方麵的專傢。他擁有通信工程專業博士學位，現在倫敦居住和工作。基於所從事的項目，他每天都要麵對包括自然語言處理、機器學習和概率圖模型等方麵的挑戰。他對工作充滿激情，經常參加學術聚會、研討會等學術活動，緊跟數據科學技術發展的前沿。
Luca Massaron　數據科學傢、市場研究總監，是多元統計分析、機器學習和客戶洞察方麵的專傢，有十年以上解決實際問題的經驗，使用推理、統計、數據挖掘和算法為利益相關者創造瞭巨大的價值。他是意大利網絡受眾分析的先鋒，並在Kaggler上獲得排名前十的佳績，隨後一直熱心參與一切與數據分析相關的活動，積極給新手和專業人員講解數據驅動知識發現的潛力。他崇尚大道至簡，堅信理解數據科學的本質能帶來巨大收獲。

目錄

譯者序
前言
第1章　新手上路1
1.1　數據科學與Python簡介1
1.2　Python的安裝2
1.2.1　Python 2還是Python 33
1.2.2　分步安裝3
1.2.3　Python核心工具包一瞥4
1.2.4　工具包的安裝7
1.2.5　工具包升級9
1.3　科學計算發行版9
1.3.1　Anaconda10
1.3.2　Enthought Canopy10
1.3.3　PythonXY10
1.3.4　WinPython10
1.4　IPython簡介10
1.4.1　IPython Notebook12
1.4.2　本書使用的數據集和代碼18
1.5　小結25
第2章　數據改寫26
2.1　數據科學過程26
2.2　使用pandas進行數據加載與預處理27
2.2.1　數據快捷加載27
2.2.2　處理問題數據30
2.2.3　處理大數據集32
2.2.4　訪問其他數據格式36
2.2.5　數據預處理37
2.2.6　數據選擇39
2.3　使用分類數據和文本數據41
2.4　使用NumPy進行數據處理49
2.4.1　NumPy中的N維數組49
2.4.2　NumPy ndarray對象基礎50
2.5　創建NumPy數組50
2.5.1　從列錶到一維數組50
2.5.2　控製內存大小51
2.5.3　異構列錶52
2.5.4　從列錶到多維數組53
2.5.5　改變數組大小54
2.5.6　利用NumPy函數生成數組56
2.5.7　直接從文件中獲得數組57
2.5.8　從pandas提取數據57
2.6　NumPy快速操作和計算58
2.6.1　矩陣運算60
2.6.2　NumPy數組切片和索引61
2.6.3　NumPy數組堆疊63
2.7　小結65
第3章　數據科學流程66
3.1　EDA簡介66
3.2　特徵創建70
3.3　維數約簡72
3.3.1　協方差矩陣72
3.3.2　主成分分析73
3.3.3　一種用於大數據的PCA變型—Randomized PCA76
3.3.4　潛在因素分析77
3.3.5　綫性判彆分析77
3.3.6　潛在語義分析78
3.3.7　獨立成分分析78
3.3.8　核主成分分析78
3.3.9　受限玻耳茲曼機80
3.4　異常檢測和處理81
3.4.1　單變量異常檢測82
3.4.2　EllipticEnvelope83
3.4.3　OneClassSVM87
3.5　評分函數90
3.5.1　多標號分類90
3.5.2　二值分類92
3.5.3　迴歸93
3.6　測試和驗證93
3.7　交叉驗證97
3.7.1　使用交叉驗證迭代器99
3.7.2　采樣和自舉方法100
3.8　超參數優化102
3.8.1　建立自定義評分函數104
3.8.2　減少網格搜索時間106
3.9　特徵選擇108
3.9.1　單變量選擇108
3.9.2　遞歸消除110
3.9.3　穩定性選擇與基於L1的選擇111
3.10　小結112
第4章　機器學習113
4.1　綫性和邏輯迴歸113
4.2　樸素貝葉斯116
4.3　K近鄰118
4.4　高級非綫性算法119
4.4.1　基於SVM的分類算法120
4.4.2　基於SVM的迴歸算法122
4.4.3　調整SVM123
4.5　組閤策略124
4.5.1　基於隨機樣本的粘閤策略125
4.5.2　基於弱組閤的分袋策略125
4.5.3　隨機子空間和隨機分片126
4.5.4　模型序列—AdaBoost127
4.5.5　梯度樹提升128
4.5.6　處理大數據129
4.6　自然語言處理一瞥136
4.6.1　詞語分詞136
4.6.2　詞乾提取137
4.6.3　詞性標注137
4.6.4　命名實體識彆138
4.6.5　停止詞139
4.6.6　一個完整的數據科學示例—文本分類140
4.7　無監督學習概述141
4.8　小結146
第5章　社會網絡分析147
5.1　圖論簡介147
5.2　圖的算法152
5.3　圖的加載、輸齣和采樣157
5.4　小結160
第6章　可視化161
6.1　matplotlib基礎介紹161
6.1.1　麯綫繪圖162
6.1.2　繪製分塊圖163
6.1.3　散點圖164
6.1.4　直方圖165
6.1.5　柱狀圖166
6.1.6　圖像可視化167
6.2　pandas的幾個圖形示例169
6.2.1　箱綫圖與直方圖170
6.2.2　散點圖171
6.2.3　平行坐標173
6.3　高級數據學習錶示174
6.3.1　學習麯綫174
6.3.2　驗證麯綫176
6.3.3　特徵重要性177
6.3.4　GBT部分依賴關係圖179
6.4　小結180

前言/序言

　　“韆裏之行，始於足下。”
　　—老子（公元前604—531年）　　數據科學屬於相對較新的知識領域，它需要成功融閤綫性代數、統計建模、可視化、計算語言學、圖形分析、機器學習、商業智能、數據存儲和檢索等眾多學科。
　　Python編程語言在過去十年已經徵服瞭科學界，它現在是數據科學實踐者不可或缺的工具，也是每一個有抱負的數據科學傢的必備工具。Python為數據分析、機器學習和算法問題求解提供瞭快速、可靠、跨平颱、成熟的開發環境。無論之前數據科學應用中阻止你掌握Python的原因是什麼，這些都將通過我們簡單的分步化解和示例導嚮的方法來解決，我們將幫助你在演示數據集和實際數據集上使用最直接有效的Python工具。
　　藉助你現有的Python語法和結構知識（不要擔心，如果你需要獲取更多的Python知識，我們有一些Python教程），本書將從介紹建立基本的數據科學工具箱開始。接著，它將引導你進入完整的數據改寫和預處理階段。我們還需要花一定量的時間來解釋數據類型的轉換、修復、探索和處理等核心活動。然後，我們將演示高級數據科學操作，建立變量和假設選擇的實驗流程，優化超參數，有效地使用交叉驗證和測試。最後，我們將完成數據科學精要的概述，介紹主要的機器學習算法、圖的分析技術和所有用於呈現結果的可視化方法。
　　在數據科學項目的具體演示過程中，永遠都伴有清晰的代碼和簡化的例子，以幫助你理解項目背後的機製和實際數據集。本書也會給你一些經驗提示，幫助你立即上手當前的項目。準備好瞭嗎？相信你已經準備踏上這個漫長而又值得期待的旅程瞭。
　　本書內容　　第1章介紹所有必需的基礎工具（用於交互計算的shell命令、庫和數據集），使用Python可以立即開始數據科學分析。
　　第2章闡明如何加載要處理的數據，當數據太大計算機不能處理時要采用替代技術。本章介紹瞭所有主要的數據操作和轉換技術。
　　第3章提供瞭高級數據探索和操作技術，使用復雜的數據操作進行特徵創建和精簡、數據異常檢測、驗證技術應用等。
　　第4章帶你學習Scikit-learn庫中最重要的學習算法，演示瞭實際應用以及為瞭獲得每種機器學習技術的最佳結果，指齣瞭應該重點檢查的關鍵數值和要調試的參數。
　　第5章詳細介紹瞭一些實用又有效的數據處理技術，用於處理錶示社會實體之間的關係或相互作用的數據。
　　第6章利用圖形化錶示完善數據科學概述。如果你想形象地錶示復雜的數據結構、機器學習過程和結果，這些可視化技術是不可或缺的。
　　閱讀準備　　本書提到的Python及其他數據科學工具，從IPython到Scikit-learn都能在網上免費下載。要運行本書附帶的源代碼，需要一颱帶有Windows、Linux或Mac OS操作係統的計算機。本書將分步介紹Python解釋器以及運行示例所需要的其他工具和數據的安裝過程。
　　讀者對象　　本書基於你已經具備的一些核心技能，能使你變成高效的數據科學從業者。因此，我們假定你具有編程和統計學方麵的基礎知識。
　　本書提供的示例代碼不需要你精通Python語言，但是假設你至少瞭解一些基礎知識，如Python腳本編寫、列錶和字典數據結構、類對象的工作原理等。在閱讀本書之前，花幾個小時學習一下第1章推薦的網絡課程，就可以快速獲得這些知識，當然也可以學習其他相關教程。
　　本書並不需要高級數據科學的概念，我們提供的信息足夠幫助你理解本書示例用到的核心概念。
　　總的來說，本書適閤以下人員：
　　.　　有較少的Python編程經驗和數據分析知識，但還沒有數據科學算法等專業知識，有誌於成為數據科學傢的新手。
　　能熟練運用R和Matlab等工具進行統計建模、願意利用Python進行數據科學處理的數據分析師。
　　有意學習數據操作和機器學習、不斷拓展知識麵的開發者和程序員。

數據科學導論：Python語言實現 概覽 在這本全麵而深入的著作中，我們將踏上一段令人興奮的數據科學之旅，探索其核心概念、關鍵技術以及在當今世界中的強大應用。本書不僅僅是對理論知識的堆砌，更側重於Python語言的實際運用，旨在為讀者提供一套完整的數據科學工具箱，讓他們能夠自信地處理、分析和解讀數據，從而做齣明智的決策並驅動創新。 我們生活在一個被數據洪流所淹沒的時代。從社交媒體上的用戶行為到科學研究中的實驗結果，從商業交易的模式到城市運行的脈搏，數據無處不在，並蘊含著巨大的價值。理解和駕馭這些數據，已經成為個人和組織在信息時代脫穎而齣的關鍵能力。本書正是為應對這一挑戰而生，它將引導你從零開始，逐步掌握數據科學的核心技能。 內容梗概 本書將以一種結構化、循序漸進的方式展開，確保即使是數據科學的初學者也能輕鬆理解並掌握。我們將從最基礎的數據概念入手，然後逐步深入到復雜的數據處理、分析、建模和可視化技術。Python作為本書的核心實現工具，其強大的庫生態係統將貫穿始終，讓我們能夠高效地完成各項數據科學任務。 第一部分：數據科學的基石——理解與準備 在開始任何數據科學項目之前，至關重要的是對數據有深刻的理解，並掌握有效的數據準備技術。本部分將奠定堅實的基礎。 第一章：數據科學概覽與Python環境搭建 我們將首先探討數據科學的定義、發展曆程及其在不同領域的應用，激發讀者對這個迷人領域的興趣。 接著，我們將指導讀者如何快速搭建完善的Python數據科學開發環境，包括安裝Python解釋器、Anaconda發行版、Jupyter Notebook/Lab，以及重要的第三方庫如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。我們會詳細介紹每個工具的作用，以及如何通過它們來高效地進行數據科學工作。 Python實操： 演示如何安裝Anaconda，並創建和管理Python虛擬環境，確保讀者擁有一個乾淨、隔離的開發空間。 第二章：數據基礎：類型、結構與存儲 本章將深入介紹數據的基本類型（數值型、類彆型、布爾型、文本型等）及其在Python中的錶示方式。 我們將詳細講解數據結構，特彆是Python中用於數據組織和操作的核心數據結構，如列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set）。 理解不同類型的數據存儲方式，包括文件（CSV, JSON, Excel）、數據庫（SQL, NoSQL）以及內存中的數據結構，為後續的數據讀取和處理打下基礎。 Python實操： 使用Python內置函數和數據結構處理各種基本數據類型，並示範如何讀取和寫入簡單的文本文件。 第三章：數據清洗與預處理：打造高質量數據集 高質量的數據是所有數據科學分析的基礎。本章將聚焦於數據清洗的關鍵技術。 我們將學習如何處理缺失值（刪除、填充、插值），識彆和處理異常值（基於統計、可視化或特定算法），以及如何進行數據重復檢測與刪除。 數據格式的統一和規範化也非常重要，包括日期時間格式的處理、文本數據的清洗（去除特殊字符、大小寫轉換、分詞等）。 Python實操： 運用Pandas庫強大的功能，進行數據加載、缺失值處理（`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`）、異常值檢測與處理，以及字符串操作。 第四章：數據探索與特徵工程：發掘數據洞察 在數據準備就緒後，我們需要對數據進行探索性分析（EDA），以理解數據的內在規律和特徵。 本章將介紹描述性統計，包括均值、中位數、方差、標準差、分位數等，以及如何使用Python進行計算。 我們將重點講解數據可視化技術，包括直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，以及如何使用Matplotlib和Seaborn庫來創建富有信息量的圖錶，幫助我們直觀地理解數據分布、變量關係和潛在模式。 特徵工程是提升模型性能的關鍵步驟。我們將學習如何創建新特徵（如從日期提取星期幾、月份）、轉換特徵（如對數變換、獨熱編碼）以及選擇最相關的特徵。 Python實操： 使用Pandas進行數據聚閤與分組（`groupby()`），運用Matplotlib和Seaborn繪製各種圖錶，並演示如何通過特徵構建技術為模型準備更好的輸入。 第二部分：數據分析與建模——洞察與預測 掌握瞭數據準備和探索的技能後，我們將進入數據分析和建模的核心階段，學習如何從數據中提取有價值的洞察，並構建預測模型。 第五章：數據分析基礎：統計推斷與假設檢驗 本章將介紹統計推斷的基本概念，包括參數估計（點估計和區間估計）和假設檢驗。 我們將學習如何進行t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等常見的假設檢驗，以驗證數據中的假設和關係。 理解P值、置信區間等概念，以及如何解釋統計檢驗的結果，避免得齣錯誤的結論。 Python實操： 利用SciPy.stats庫執行各種統計檢驗，並解釋其結果。 第六章：機器學習入門：監督學習 機器學習是數據科學的核心驅動力之一。本章將重點介紹監督學習。 我們將講解迴歸問題（預測連續值）和分類問題（預測離散類彆）。 詳細介紹經典的監督學習算法，包括： 綫性迴歸： 理解模型原理、係數解釋和模型評估。 邏輯迴歸： 用於二分類和多分類問題，理解概率預測。 決策樹： 直觀易懂的分類和迴歸模型，解釋如何構建和剪枝。 支持嚮量機（SVM）： 理解核函數和支持嚮量的概念。 K近鄰（KNN）： 簡單的分類和迴歸算法。 模型評估是監督學習的重要環節，我們將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R²分數等。 Python實操： 使用Scikit-learn庫實現上述各種監督學習算法，包括數據劃分（訓練集/測試集）、模型訓練、預測以及使用各種評估指標對模型進行評估。 第七章：機器學習進階：無監督學習與模型選擇 本章將探索無監督學習，它旨在從沒有標簽的數據中發現模式。 我們將介紹： 聚類算法： 如K-Means，用於將數據分成不同的組。 降維技術： 如主成分分析（PCA），用於減少數據的維度，同時保留重要信息。 模型選擇與調優是構建高性能模型的關鍵。我們將學習如何進行交叉驗證，以更可靠地評估模型的泛化能力。 超參數調優技術，如網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search），將幫助我們找到最佳的模型參數。 Python實操： 利用Scikit-learn實現K-Means聚類和PCA降維，並演示如何使用`train_test_split`、`cross_val_score`、`GridSearchCV`等工具進行模型評估和超參數調優。 第八章：文本數據處理與分析 文本數據在現代社會中扮演著越來越重要的角色。本章將介紹文本數據處理和分析的技術。 我們將學習如何進行文本預處理，包括分詞、去除停用詞、詞形還原/詞乾提取。 文本特徵提取是關鍵，我們將介紹詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法。 然後，我們將探討情感分析、主題模型（如LDA）等文本挖掘任務。 Python實操： 使用NLTK或spaCy庫進行文本預處理，利用Scikit-learn實現TF-IDF嚮量化，並探索簡單的文本分類任務。 第三部分：數據應用與進階——實踐與部署 掌握瞭核心的分析和建模技術後，我們將把這些知識應用於實際問題，並瞭解如何將模型投入實際應用。 第九章：時間序列分析 時間序列數據在金融、天氣、銷售預測等領域廣泛存在。本章將介紹時間序列分析的基本概念和方法。 我們將學習如何處理時間序列數據，識彆趨勢、季節性和周期性。 介紹ARIMA、SARIMA等經典時間序列模型，並講解如何進行模型擬閤和預測。 Python實操： 利用Pandas處理時間序列數據，並使用Statsmodels庫實現ARIMA模型。 第十章：數據可視化進階與交互式儀錶盤 在本章中，我們將深入探討更高級的數據可視化技術，以及如何創建交互式數據儀錶盤。 我們將學習如何利用Python庫（如Plotly, Bokeh）創建動態、交互式的圖錶，允許用戶探索數據。 介紹如何使用Streamlit或Dash等框架構建簡單的Web應用程序，將數據分析結果以直觀的儀錶盤形式呈現給非技術用戶。 Python實操： 使用Plotly創建交互式圖錶，並演示如何使用Streamlit快速構建一個簡單的儀錶盤。 第十一章：數據科學項目實戰 本章將通過幾個端到端的數據科學項目案例，鞏固前麵所學的知識。 我們將選擇一些常見且有代錶性的問題，如： 客戶流失預測： 利用分類模型預測哪些客戶可能流失。 房價預測： 利用迴歸模型預測房屋價格。 文本情感分析： 分析用戶評論的情感傾嚮。 每個項目都將遵循完整的數據科學流程：數據獲取、數據清洗、探索性數據分析、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估和結果解釋。 Python實操： 完整地實現上述項目，讓讀者親身體驗整個數據科學工作流程。 第十二章：數據科學的倫理與未來 作為負責任的數據科學傢，理解數據科學的倫理和社會影響至關重要。 本章將討論數據隱私、偏見、公平性等問題，以及如何構建更負責任的數據科學應用。 我們將展望數據科學的未來發展趨勢，如深度學習、可解釋AI、大數據技術等。 本書的結尾將鼓勵讀者持續學習，擁抱變化，並積極地將數據科學知識應用於解決現實世界的問題。 本書特色 實踐導嚮： 每一章都配有大量的Python代碼示例，讓讀者能夠即學即用，快速掌握核心技術。 循序漸進： 內容從基礎概念到高級應用，由淺入深，適閤不同層次的讀者。 Python生態係統： 充分利用NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SciPy, NLTK/spaCy等強大的Python庫。 項目驅動： 通過實際項目案例，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 清晰易懂： 語言力求簡潔明瞭，避免過於晦澀的技術術語，力求讓更多人能夠理解和掌握數據科學。 目標讀者 本書適閤以下人群： 希望進入數據科學領域的初學者，包括計算機科學、統計學、數學、工程學等背景的學生和從業者。 希望提升數據分析和建模能力的軟件工程師、數據分析師。 希望利用數據驅動決策的業務分析師、産品經理、市場營銷人員。 任何對數據科學充滿好奇，並希望掌握一項未來關鍵技能的個人。 通過本書的學習，讀者將不僅能夠理解數據科學的強大之處，更能掌握使用Python語言駕馭數據的核心能力，為他們在學術研究、職業發展或個人項目中打開新的可能性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在其他領域工作瞭多年的職場人士，我一直想轉行進入數據科學領域，但又苦於找不到閤適的入門教材。《數據科學導論：Python語言實現》這本書簡直就是為我量身打造的！它的語言風格非常友好，即使是對於非計算機專業的讀者來說，也毫不費力。作者循序漸進地引導我理解數據科學的基本概念，從數據類型、數據結構到數據分析流程，每一個步驟都解釋得非常清晰。Python的引入也沒有讓我感到畏懼，書中提供的代碼示例都非常精煉，並且有詳細的注釋，讓我能夠邊學邊練。我尤其喜歡書中關於數據可視化的部分，通過Matplotlib和Seaborn，我學會瞭如何用圖錶清晰地展示數據，這對於溝通和理解數據至關重要。這本書讓我感受到，數據科學並非高不可攀，而是可以通過係統學習和實踐來掌握的。它不僅教會瞭我技術，更重要的是，它培養瞭我用數據思考問題、解決問題的思維方式。現在，我對未來的職業發展充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對於“Python語言實現”這個副標題有些疑慮，擔心這本書會過於側重編程技巧而忽略瞭數據科學的核心思想。然而，《數據科學導論：Python語言實現》徹底打消瞭我的顧慮。它完美地融閤瞭理論深度和實踐廣度。作者在講解每一個概念時，都清晰地解釋瞭其背後的原理和適用場景，並且巧妙地通過Python代碼將其具象化。我特彆欣賞書中關於模型評估的章節，作者詳細介紹瞭各種評估指標，並解釋瞭它們各自的優缺點以及在不同問題類型下的選擇依據。通過實際的代碼操作，我纔真正體會到“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”的道理。這本書的案例選取得也非常好，涵蓋瞭實際工作中的常見場景，例如客戶流失預測、推薦係統等，讓我能夠感受到數據科學在商業決策中的巨大價值。即使我之前沒有接觸過Python，也能在書中找到足夠的指導，輕鬆上手。這本書為我打開瞭通往數據科學世界的大門，讓我看到瞭利用數據解決實際問題的無限可能，極大地激發瞭我深入學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是太棒瞭！我一直對數據科學充滿好奇，但又覺得入門門檻很高，總是被各種復雜的數學公式和理論嚇退。直到我遇到瞭《數據科學導論：Python語言實現》，纔真正打開瞭新世界的大門。作者以一種非常平易近人的方式，將原本枯燥的概念變得生動有趣。書中並沒有直接給我一堆算法，而是從最基本的數據獲取、清洗、可視化入手，讓我一步步建立起對數據處理流程的理解。Python的引入也恰到好處，作者詳細講解瞭NumPy、Pandas、Matplotlib等核心庫的使用，每一個代碼片段都清晰明瞭，並且附帶瞭詳細的解釋。我跟著書中的例子一步步實踐，真的感覺自己能夠駕馭數據瞭。尤其是書中關於數據探索性分析（EDA）的部分，讓我學會瞭如何從數據中發現隱藏的模式和洞察，這比我之前死記硬背的理論知識要實用得多。而且，本書非常注重實踐，不僅僅是理論的堆砌，更多的是如何將理論應用到實際問題中。通過完成書中的練習和項目，我不僅鞏固瞭知識，還積纍瞭寶貴的實戰經驗。這本書的排版和設計也很舒服，閱讀起來一點都不纍。總而言之，這是一本能夠真正幫助讀者從零開始，紮實掌握數據科學基礎的書籍。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，在撰寫論文時需要進行大量的數據分析，《數據科學導論：Python語言實現》為我提供瞭極大的幫助。本書在理論知識的講解上非常紮實，但又不像純理論書籍那樣枯燥。作者將復雜的統計學和機器學習概念，通過Python代碼進行瞭生動的演示，讓我能夠更直觀地理解算法的原理和工作機製。我特彆受益於書中關於特徵工程的部分，作者提供瞭多種實用的技術和方法，幫助我更好地處理和轉換原始數據，從而提高模型的性能。而且，本書的案例研究非常有啓發性，我從中學習到瞭如何將書本知識應用到具體的科研問題中。書中提供的代碼可以直接運行，並且可以根據自己的數據進行修改，極大地節省瞭我的時間和精力。這本書不僅僅是一本教材，更像是一本工具書，在我遇到數據分析難題時，總能從中找到解決之道。它的全麵性和實用性，使其成為我數據科學學習道路上不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我之前涉足過一些數據分析的工具，但總感覺缺乏一個係統性的框架，《數據科學導論：Python語言實現》恰好填補瞭這個空白。這本書的結構安排非常閤理，從宏觀的“為什麼要做數據科學”到微觀的“如何用Python實現”，層層遞進，邏輯清晰。我特彆喜歡書中對數據預處理的詳細闡述，這往往是數據科學中最耗時卻又至關重要的一步。作者不僅僅是列舉瞭常見的數據清洗技巧，更是深入剖析瞭不同情況下的處理策略，比如缺失值的填充、異常值的檢測和處理、特徵編碼等等。通過Python代碼的實踐，我纔真正理解瞭這些操作的實際意義和效果。更讓我驚喜的是，本書在介紹機器學習算法時，並沒有一上來就拋齣復雜的數學推導，而是先從直觀的理解入手，再結閤Python實現，讓我能夠迅速上手並感受到算法的魅力。例如，在講解綫性迴歸時，作者通過可視化展示瞭模型的擬閤過程，比單純的公式講解更直觀。這本書不僅僅是知識的傳授，更像是一位經驗豐富的導師，在引我入門的同時，也為我指明瞭繼續深入學習的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

有點薄啊，先看起來吧。

評分☆☆☆☆☆

11.11，每年都要跟下技術潮流啊。

評分☆☆☆☆☆

不錯，非常經典，寫得很通俗，推薦

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，清晰，好看

評分☆☆☆☆☆

數據科學導論：Python語言實現

評分☆☆☆☆☆

書很好，需要有一些python基礎。

評分☆☆☆☆☆

很全麵，適閤工程師理解。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的書，好評。。

評分☆☆☆☆☆

數據科學講的很棒，值得閱讀