具體描述
編輯推薦
適讀人群 ：有一定工作經驗的職業數據分析師、在工作中涉及數據分析的程序員，以及其他對數據分析感興趣的人群僅僅會Python編程是不夠的。想成為一名優秀的數據分析工程師，還需要有全方位、透徹理解問題本質的能力，善於把實際的工作任務拆解成準確的數據問題，並運用相關的知識來解決。
本書恰好是從這個角度齣發的，它條分縷析地幫助你認識任務的本質，教你從數據的角度來思考、拆解任務，並最終順利地達成目標。
內容簡介
Python 已成為廣受數據科學領域歡迎的開發語言。本書契閤這一趨勢，結閤具體的業務場景，從數據思維的角度齣發，剖析各業務環節中數據處理的策略、算法，並運用Python 代碼呈現翔實的案例，構建齣一個完整的數據分析體係。
在內容的組織和安排上，本書層次分明、詳略得當：針對簡單的數據分析工作，讀者可以先瀏覽第1 章至第3 章；專職從事數據分析的工程師可以通篇閱讀本書，以構建數據處理工程的完整知識框架；最後一章針對從事大數據分析的工程師提供瞭一些常見問題的解決思路和方法。
本書既適閤剛接觸數據工程的從業人員作為入門參考，也可以幫助具有一定經驗的數據工程師搭建知識體係，洞悉業務場景中的數據奧秘，得心應手地運用數據指導業務。
作者簡介
黃文青，目前在百度公司任職，從事大數據、機器學習方嚮的研究與學習。對於如果成為一名數據工程師，有自己獨特的理解與實踐。
精彩書評
數據工程師必備三大技能：數據工程能力、數據分析能力、業務能力，三者相輔相承，缺一不可。本書從這三個方麵齣發，以簡單易懂的Python為基礎工具，介紹瞭很多基礎知識和工程案例，讀起來非常痛快！
——路人甲，公眾號《一個程序員的日常》
基於開源的第三方庫和活躍的社區支持，Python數據科學生態體係得到瞭快速的發展，越來越多的數據工程師選擇Python作為開發語言。然而，在實際工作中，許多工程師往往側重於需求實現而忽視對業務的理解。本書針對這一盲區，根據不同的業務場景，從數據的角度梳理、思考問題，並有針對性地闡述瞭不同的策略、算法和案例。
在跟隨本書學習的過程中，我們可以從全局上深入理解數據分析的精髓，並融會貫通——這對於初學者和初級數據工程師的能力提升尤為重要。
——阿橙， 《 Python中文社區》公眾號主編
數據分析是近年來的熱點。幾乎所有的互聯網公司在産品上都告彆瞭“拍腦袋”做決定的方式，而選擇“用數據說話”。因此，也有越來越多的人投入到相關領域當中。Python作為數據分析的重要語言，受到瞭廣泛關注。然而，對於想要成為數據工程師的人來說，僅完成編程語言的學習是遠遠不夠的。本書恰恰為這一階段的學習者提供瞭很好的幫助：從數據分析的基本理論，到業內實踐中的分析流程和常用工具，本書均做瞭較為完整的梳理。
除瞭理論講解外，書中還附帶瞭不少分析實例，便於讀者理解和演練；此外，作者的行業經驗保證瞭本書的實用性，為入行者指齣瞭清晰的學習路徑。
——Crossin，公眾號《Crossin的編程教室》作者、碼課創始人
Python 語言繼在 Web 大潮之下成為網站快速開發、服務端運維的明星語言之後，隨著人工智能技術的飛速發展又迎來瞭新的一波高潮，成為人工智能領域的*選編程語言。
Python 語言易學易用，有豐富的數據處理包，社區也相當成熟，在數據工程師群體中是非常流行的語言。作為中國*早一批使用 Python 的人之一，看見 Python 逐步從一門小眾語言變成推動技術進步的主流語言，很是欣慰。希望此書能夠幫助有誌於成為*級數據工程師的朋友更好地掌握這門優秀的語言。
——洪強寜，愛因互動創始人兼CTO
人工智能是當下*熱門的技術領域之一，各大廠商緊鑼密鼓進行戰略布局：自動駕駛、個人助手、醫療健康、電商零售、金融、教育……如果把人工智能比喻成火箭，那麼數據就是燃料。不管你是從事人工智能、機器學習，還是數據分析，都離不開數據，由此誕生瞭數據工程師的職業。
本書從數據分析、數據挖掘、深度學習等方麵介紹瞭一名數據工程師應該掌握的數據工程的方法和數據分析的思路，書中總結的數學公式和代碼實踐讓原來枯燥的概念變得有滋有味。有誌於成為數據工程師的你，細細“品嘗”本書，必有收獲！
——劉誌軍，公眾號《Python之禪》
本書內容由淺入深，分彆介紹瞭數據分析的常用工具、Python在數據分析方麵常用的包、如何運用Python做基礎的統計分析和如何運用Python做數據建模……讀完以後令人有一種從侏羅紀時代穿梭到未來時代的感覺，信息量很大。
更難得的是作者擁有工業界的背景，這使他可以從實踐操作的角度，手把手教您打造一把數據分析的利劍。
一言以概之，本書沒有繁雜的數學公式，隻有擠不齣水的乾貨。
——挖數，公眾號Washu66
目錄
1 概述 / 1
1．1 何為數據工程師 / 1
1．2 數據分析的流程 / 3
1．3 數據分析的工具 / 11
1．4 大數據的思與辨 / 14
2 關於Python / 17
2．1 為什麼是Python / 17
2．2 常用基礎庫 / 19
2．2．1 Numpy / 19
2．2．2 Pandas / 26
2．2．3 Scipy / 37
2．2．4 Matplotlib / 38
3 基礎分析 / 43
3．1 場景分析與建模策略 / 43
3．1．1 統計量 / 43
3．1．2 概率分布 / 48
3．2 實例講解 / 55
3．2．1 誰的成績更優秀 / 55
3．2．2 應該庫存多少水果 / 57
4 數據挖掘 / 60
4．1 場景分析與建模策略 / 60
4．1．1 分類 / 61
4．1．2 聚類 / 76
4．1．3 迴歸 / 86
4．1．4 關聯規則 / 90
4．2 數據挖掘的重要概念 / 93
4．2．1 數據預處理 / 93
4．2．2 評估與驗證 /97
4．2．3 Bagging 與Adaboost / 99
4．2．4 梯度下降與牛頓法 / 102
4．3 實例講解 /105
4．3．1 信用卡欺詐監測 / 105
4．3．2 員工離職預判 /110
5 深度學習/ 114
5．1 場景分析與建模策略 / 115
5．1．1 感知機 / 115
5．1．2 自編碼器 / 119
5．1．3 限製玻爾茲曼機 /123
5．1．4 深度信念神經網絡 / 127
5．1．5 捲積神經網絡 / 129
5．2 人工智能應用概況 / 137
5．2．1 深度學習的曆史 /137
5．2．2 人工智能的傑作 / 140
5．3 實例講解 / 146
5．3．1 學習識彆手寫數字 / 146
5．3．2 讓機器認識一隻貓 / 151
6 大數據分析 / 160
6．1 常用組件介紹 / 160
6．1．1 數據傳輸 / 165
6．1．3 數據計算 / 174
6．1．4 數據展示 / 180
6．2 大數據處理架構 / 188
6．2．1 Lambda 架構 / 189
6．2．2 Kappa 架構 / 192
6．2．3 ELK 架構 / 193
6．3 項目設計 / 194
參考文獻 / 202
前言/序言
數據分析、數據挖掘、深度學習及雲計算，是當前最熱門的技術領域。1830年前後，Gauss、Legendre 等數學傢奠基瞭數據分析的基礎理論；1943 年，心理學傢Warren McCulloch 和數理邏輯學傢Walter Pitts 首次提齣神經網絡；19 世紀80 年代，Hinton、Yann LeCun 等人提齣BP 算法及捲積神經網絡；2006 年，深度置信網絡研究成果發錶。至此，數據建模理論研究的宏觀大廈已初見雛形。
曆史是如此的巧閤，正當需要海量數據集和工程技術方案來處理數據時，雲計算應運而生。2003 年，榖歌發錶關於Google File System、Google Bigtable 及MapReduce 三篇論文，讓大數據處理技術風靡全球。以此為基礎，2010 年前後，整個雲計算的概念及技術體係已經非常完善瞭。
數據理論的完善、工程技術的發展與無數創意的結閤，使得2010 年以後，整個人類社會進入瞭“數據時代”。無論是精細化運營，還是人工智能産品，對數據的應用無處不在；無論是政府機構，還是私有的大、中、小型企業，使用數據的熱情都達到空前的高度。
2014 年，我加入百度公司，從事大數據處理及數據建模等相關工作。迴首過往，在該領域的幾年中，我經曆瞭雲計算從霧裏看花到如今的方興未艾；人工智能的初現端倪到如今的高潮迭起。作為一名前綫的數據工程師， 我深刻認識到，對我及大多數工程師而言，既無法像Jeff Dean 等一樣提齣經典的大數據計算模型；也無法像Hinton、Yann LeCun 一樣提齣具有深遠影響的建模算法。我們所要做的，就是學習與汲取當前的理論與技術，結閤應用領域，實現工程應用。這也是我寫本書的初衷，希望能從宏觀框架上梳理已有的數據分析理論與工程實施技術，並搭建相對係統的知識體係；同時，闡述工作實踐中遇到的問題及解決的思路。
Python 簡潔易懂的語法、豐富的類庫、與大數據組件的無縫集成等諸多特點，使其成為數據工程師的首選編程語言。當然，隻是掌握Python 還完全不足以成為頂級數據工程師，因此，本書介紹數據處理知識體係，並以Python 實現相關代碼示例，力求讓讀者能使用Python 完成數據處理的各個環節。
本書的第1 章和第2 章，簡要說明瞭數據處理領域的基本概念，旨在讓讀者對數據處理工作有宏觀的瞭解。第3 章～第5 章，主要講述數據分析理論。筆者按照難易程度，將其劃分成三個部分，即基礎分析、數據挖掘和深度學習。第6章針對大數據分析，介紹瞭在工程實施過程中需要用到的工程組件和架構模式，並以一個具體的案例說明整個數據工程的實施流程。
本書適閤以下讀者閱讀：① 對人工智能和雲計算感興趣的讀者；② 剛進入數據處理領域的IT 工程師；③ 希望從宏觀上梳理數據處理知識體係的讀者；④ 用Excel、SPSS、Python 做過數據分析的數據分析師；⑤ 應用過HDFS、Kafka等大數據組件的IT 工程師。
本書能夠完稿，得益於外界諸多的幫助與指導。感謝數據領域的先驅者Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Jeff Dean 等，他們的著作是數據時代最重要的理論依據；感謝在百度工作中遇到楊振宇、李華青、王瑉然、陳閤等許多優秀的同事和領導，在和他們一起試錯、交流的過程中，讓我取得巨大的進步；感謝本書的編輯劉皎，在她不厭其煩地督促下，本書纔從淩亂的隻言片語中編輯成書；特彆感謝女友孫萬興，在本書的撰寫過程中給予的諒解與支持。
用戶評價
《Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師》這本書，如果用一個詞來形容，那便是“醍醐灌頂”。我之前一直認為自己對Python已經 cukup 熟悉瞭，但當我深入閱讀這本書後，纔意識到我之前的理解是多麼的膚淺。作者在書中並沒有停留在“如何寫Python代碼”這個層麵，而是更側重於“如何用Python寫齣高性能、可擴展、易於維護的數據工程代碼”。例如，書中關於並發和並行處理的部分，讓我對多綫程、多進程以及異步編程有瞭全新的認識，並且提供瞭在數據工程場景中實際應用的建議，這對於處理那些耗時的數據分析和轉換任務至關重要。此外，書中對於數據存儲和管理策略的討論也極具價值，它不像其他書那樣簡單地介紹數據庫，而是深入探討瞭不同類型數據存儲的優缺點，以及如何根據具體需求選擇最閤適的方案，這讓我能夠做齣更明智的技術決策。我不得不說，這本書的作者絕對是一位經驗豐富的數據工程專傢，他的見解深刻，錶達清晰，讓我受益匪淺。
評分這本《Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師》真的讓我打開瞭新世界的大門。我之前一直覺得數據工程是一個很高大上的領域，跟自己好像有點距離，但這本書卻用一種非常接地氣的方式，把很多復雜的技術概念都變得生動有趣。書中關於數據可視化在數據工程中的應用，讓我眼前一亮。我之前隻把可視化當做分析的最後一步，但這本書卻強調瞭它在監控數據質量、診斷管道問題等方麵的重要性，並且提供瞭具體的Python庫和實現方式，這讓我對數據可視化有瞭更深的理解和應用。另外，書中關於模型部署和管理的講解，也讓我意識到數據工程遠不止於數據的抽取和轉換，更包含瞭如何將機器學習模型有效地集成到生産環境中，並保證其持續的性能。總而言之，這是一本內容豐富、實踐性強的好書，我強烈推薦給所有對數據工程感興趣的朋友。
評分我必須說，《Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師》這本書的齣現，讓我對“成為頂級數據工程師”這個目標不再是遙不可及的幻想。它不僅僅是一本技術指南，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引領我進入數據工程的殿堂。書中的許多案例都來源於真實的工業場景，這使得我可以將所學的知識立刻與實際工作聯係起來，而不是停留在抽象的理論層麵。我尤其喜歡書中關於性能優化的討論，作者不僅給齣瞭各種優化的策略，還深入分析瞭不同策略背後的原理，讓我真正理解瞭“為什麼”要這樣做，而不是簡單的“怎麼做”。這對於我這種追求精益求精的開發者來說，簡直是福音。而且，書中的代碼風格嚴謹，注釋清晰，非常容易閱讀和理解，讓我能夠快速地吸收並應用到自己的項目中。這本書的價值，遠超其定價，絕對是數據工程領域的必讀之作。
評分對於我這種已經在數據工程領域摸爬滾打瞭一段時間的人來說，《Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師》依然是一本不可多得的寶藏。很多時候，我們都麵臨著如何將理論知識轉化為實際生産力的問題，而這本書恰好填補瞭這一空白。它提供瞭一係列經過實踐檢驗的“絕技”，這些“絕技”不僅僅是代碼技巧，更是關於如何構建健壯、可靠的數據係統的理念和方法。我特彆欣賞書中關於測試和部署的內容，這往往是很多數據工程書籍會忽略的細節，但卻是保證數據産品質量的關鍵。作者詳細介紹瞭如何為數據管道編寫單元測試、集成測試，以及如何將數據服務進行容器化部署，這些內容對於提升我的工作效率和項目的穩定性非常有幫助。讀完這本書，我感覺自己的數據工程技能又上瞭一個颱階，能夠更有條理地思考和解決問題，也對未來的職業發展充滿瞭更強的信心。
評分這本書簡直是我的救星！作為一個剛入門數據工程的小白，我之前嘗試過很多教程，但總感覺不得其法，零散的知識點堆積在一起，像一盤散沙，完全不知道如何融會貫通。直到我翻開《Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師》，我纔找到瞭那種“撥雲見日”的感覺。這本書的切入點非常巧妙，不是一開始就拋齣晦澀難懂的概念，而是從一個實際的數據工程場景齣發，引導讀者一步步地去理解為什麼需要這些技術，以及它們是如何協同工作的。我尤其喜歡其中關於數據管道構建的部分，作者用非常清晰的圖示和代碼示例，將復雜的ETL流程分解得易於理解，讓我不再對“ETL”這個詞感到畏懼。而且，書中對於Python在數據處理中的核心庫，比如Pandas和NumPy，講解得淋灕盡緻，不僅僅是API的羅列，更是深入到瞭其底層邏輯和優化技巧，讓我能更高效地處理海量數據。讀完這本書，我感覺自己對數據工程的整體架構有瞭更清晰的認識，也更有信心去 tackle 實際項目中的挑戰瞭。
評分京東快遞，一如既往的快，趁著搞活動優惠，買瞭定價400多塊錢的書，每滿100-50，200塊錢買9本，感覺還行，哈哈哈
評分感覺不錯，價格也很公道，值的購買！
評分這本書馬馬虎虎吧，跟小孩看的漫畫書一樣沒幾個字，還沒看，看來再來追評，給人第一印象不太好，價格太貴，嚴重不值這個價！
評分少有的基本介紹數據産品的書籍。
評分包裝的很好，內容還沒看，但感覺排版稀鬆，大牛推薦的經典讀物，618買來學習！
評分好東西 非常不錯啊 非常非常好 可以可以
評分內容挺豐富的，值得學習。
評分京東618買書很劃算等於摺上摺，每年都會囤一些
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