数据科学导论：Python语言实现（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[意] 阿尔贝托·博斯凯蒂（Alberto Boschetti） 卢卡·马萨罗（Luca Massar 著，于俊伟 译

图书标签:

• 数据科学
• Python
• 机器学习
• 统计学习
• 数据分析
• 数据挖掘
• 算法
• 编程
• 入门
• 教材

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111589860

版次：2

商品编码：12330225

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：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：222

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。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。

本书对上一版内容进行了全面拓展和更新，涵盖新版的Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-learn等的新改进。此外，还介绍了深度学习（借助在Theano和Tensorflow平台上运行的Keras库）、漂亮的可视化（使用Seaborn和 ggplot）和Web部署（使用bottle）等新内容。

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。

内容简介

本书由两位资深的数据科学家所著，是他们多年数据科学实践经验的总结，通过对上一版内容的更新和扩展，其介绍了新版Python的特点及安装方法，继而全面又系统地讲解了数据科学分析和开发的相关工具、实践以及简单示例。通过阅读本书，你将深入了解Python核心概念，成为高效数据科学实践者。

本书共七部分内容，包括六章和一个附录。第1章介绍Jupyter Notebook的使用方法；第2章对数据科学流程进行概述，并详细分析用于数据准备和处理的关键工具；第3章讨论改进结果的数据操作技术；第4章深入研究Scikit-learn中的主要机器学习算法；第5章进行图的探索和聚集分析；第6章介绍一些可视化工具的使用方法；附录则是一些Python示例和说明，重点介绍Python语言的特点。

作者简介

阿尔贝托·博斯凯蒂（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。

卢卡·马萨罗（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

目　　录

译者序

前言

作者简介

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 3 3

1.2.2　分步安装 3

1.2.3　工具包的安装 4

1.2.4　工具包升级 6

1.2.5　科学计算发行版 6

1.2.6　虚拟环境 8

1.2.7　核心工具包一瞥 11

1.3　Jupyter简介 17

1.3.1　快速安装与初次使用 19

1.3.2　Jupyter魔术命令 20

1.3.3　Jupyter Notebook怎样帮助数据科学家 22

1.3.4　Jupyter的替代版本 26

1.4　本书使用的数据集和代码 27

1.5　小结 33

第2章　数据改写 34

2.1　数据科学过程 34

2.2　使用pandas进行数据加载与预处理 36

2.2.1　数据快捷加载 36

2.2.2　处理问题数据 38

2.2.3　处理大数据集 41

2.2.4　访问其他的数据格式 43

2.2.5　数据预处理 44

2.2.6　数据选择 47

2.3　使用分类数据和文本数据 49

2.3.1　特殊的数据类型——文本 51

2.3.2　使用Beautiful Soup抓取网页 56

2.4　使用NumPy进行数据处理 57

2.4.1　NmuPy中的N维数组 57

2.4.2　NmuPy ndarray对象基础 58

2.5　创建NumPy数组 59

2.5.1　从列表到一维数组 60

2.5.2　控制内存大小 60

2.5.3　异构列表 61

2.5.4　从列表到多维数组 62

2.5.5　改变数组大小 63

2.5.6　利用NumPy函数生成数组 64

2.5.7　直接从文件中获得数组 65

2.5.8　从pandas提取数据 65

2.6　NumPy快速操作和计算 66

2.6.1　矩阵运算 68

2.6.2　NumPy数组切片和索引 69

2.6.3　NumPy数组堆叠 71

2.7　小结 72

第3章　数据科学流程 73

3.1　EDA简介 73

3.2　创建新特征 77

3.3　维数约简 78

3.3.1　协方差矩阵 79

3.3.2　主成分分析 80

3.3.3　一种用于大数据的PCA变型——RandomizedPCA 82

3.3.4　潜在因素分析 83

3.3.5　线性判别分析 84

3.3.6　潜在语义分析 85

3.3.7　独立成分分析 85

3.3.8　核主成分分析 85

3.3.9　t-分布邻域嵌入算法 87

3.3.10　受限玻尔兹曼机 87

3.4　异常检测和处理 89

3.4.1　单变量异常检测 89

3.4.2　EllipticEnvelope 90

3.4.3　OneClassSVM 94

3.5　验证指标 96

3.5.1　多标号分类 97

3.5.2　二值分类 99

3.5.3　回归 100

3.6　测试和验证 100

3.7　交叉验证 103

3.7.1　使用交叉验证迭代器 105

3.7.2　采样和自举方法 107

3.8　超参数优化 108

3.8.1　建立自定义评分函数 110

3.8.2　减少网格搜索时间 112

3.9　特征选择 113

3.9.1　基于方差的特征选择 113

3.9.2　单变量选择 114

3.9.3　递归消除 115

3.9.4　稳定性选择与基于L1的选择 116

3.10　将所有操作包装成工作流程 118

3.10.1　特征组合和转换链接 118

3.10.2　构建自定义转换函数 120

3.11　小结 121

第4章　机器学习 122

4.1　准备工具和数据集 122

4.2　线性和logistic回归 124

4.3　朴素贝叶斯 126

4.4　K近邻 127

4.5　非线性算法 129

4.5.1　基于SVM的分类算法 129

4.5.2　基于SVM的回归算法 131

4.5.3　调整SVM（优化） 132

4.6　组合策略 133

4.6.1　基于随机样本的粘合策略 134

4.6.2　基于弱分类器的bagging策略 134

4.6.3　随机子空间和随机分片 135

4.6.4　随机森林和Extra-Trees 135

4.6.5　从组合估计概率 137

4.6.6　模型序列——AdaBoost 138

4.6.7　梯度树提升 139

4.6.8　XGBoost 140

4.7　处理大数据 142

4.7.1　作为范例创建一些大数据集 142

4.7.2　对容量的可扩展性 143

4.7.3　保持速度 144

4.7.4　处理多样性 145

4.7.5　随机梯度下降概述 147

4.8　深度学习 148

4.9　自然语言处理一瞥 153

4.9.1　词语分词 153

4.9.2　词干提取 154

4.9.3　词性标注 154

4.9.4　命名实体识别 155

4.9.5　停止词 156

4.9.6　一个完整的数据科学例子——文本分类 156

4.10　无监督学习概览 158

4.11　小结 165

第5章　社交网络分析 166

5.1　图论简介 166

5.2　图的算法 171

5.3　图的加载、输出和采样 177

5.4　小结 179

第6章　可视化、发现和结果 180

6.1　matplotlib基础介绍 180

6.1.1　曲线绘图 181

6.1.2　绘制分块图 182

6.1.3　数据中的关系散点图 183

6.1.4　直方图 184

6.1.5　柱状图 185

6.1.6　图像可视化 186

6.1.7　pandas的几个图形示例 188

6.1.8　散点图 190

6.1.9　平行坐标 192

6.2　封装matplotlib命令 193

6.2.1　Seaborn简介 194

6.2.2　增强EDA性能 197

6.3　交互式可视化工具Bokeh 201

6.4　高级数据学习表示 203

6.4.1　学习曲线 204

6.4.2　确认曲线 205

6.4.3　随机森林的特征重要性 206

6.4.4　GBT部分依赖关系图形 207

6.4.5　创建MA-AAS预测服务器 208

6.5　小结 212

附录A　增强Python基础 213

前言/序言

前　　言

“千里之行，始于足下。”——老子（公元前604—531）数据科学属于一门相对较新的知识领域，它成功融合了线性代数、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，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、机器学习和算法求解提供了快速、可靠、跨平台、成熟的开发环境。无论之前在数据科学应用中阻止你掌握Python的原因是什么，我们将通过简单的分步化解和示例导向的方法帮你解决，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。

作为第2版，本书对第1版内容进行了更新和扩展。以最新的Jupyter Notebook（包括可互换内核，一个真正支持多种编程语言的数据科学系统）为基础，本书包含了NumPy、pandas和Scikit-learn等库的所有主要更新。此外，本书还提供了不少新内容，包括深度学习（基于Theano和Tensorflow的Keras）、漂亮的数据可视化（Seaborn和ggplot）和Web部署（使用bottle）等。本书首先使用单源方法，展示如何在最新版Python（3.5）中安装基本的数据科学工具箱，这意味着本书中的代码可以在Python 2.7上重用。接着，将引导你进入完整的数据改写和预处理阶段，主要阐述用于数据分析、探索或处理的数据加载、变换、修复等关键数据科学活动。最后，本书将完成数据科学精要的概述，介绍主要的机器学习算法、图分析技术和可视化方法，其中，可视化工具将更易于向数据科学专家或商业用户展示数据处理结果。

本书内容第1章介绍Jupyter Notebook，演示怎样使用程序手册中的数据。

第2章对数据科学流程进行概述，详细分析进行数据准备和处理所使用的关键工具，这些工具将在采用机器学习算法和建立假设实验计划之前使用。

第3章讨论所有可能有助于结果改进甚至提升的数据操作技术。

第4章深入研究Scikit-learn包中的主要机器学习算法，例如线性模型、支持向量机、树集成和无监督聚类技术等。

第5章介绍图的概念，它可以表示为偏离预测或目标的有趣矩阵。这是目前数据科学界的研究热点，期待利用图的技术来研究复杂的社交网络。

第6章介绍使用matplotlib进行可视化的基本方法，以及如何使用pandas进行探索性数据分析（EDA），如何使用Seaborn和Bokeh实现漂亮的可视化，还包括如何建立提供所需要信息的Web服务器。

附录包括一些Python示例和说明，重点介绍Python语言的主要特点，这些都是从事数据科学工作必须了解的。

阅读准备本书用到的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，需要一台装有Windows、Linux或Mac OS等操作系统的计算机。本书将分步介绍Python解释器的安装过程，以及运行示例所需要的工具和数据。

读者对象如果你有志于成为数据科学家，并拥有一些数据分析和Python方面的基础知识，本书将助你在数据科学领域快速入门。对于有R语言或Matlab编程经验的数据分析人员，本书也可以作为一个全面的参考书，提高他们在数据操作和机器学习方面的技能。

代码下载你可以从http://www.packtpub.com通过个人账号下载你所购买书籍的样例源码。你也可以访问华章图书官网http://www.hzbook.com，通过注册并登录个人账号下载本书的源代码。

彩图下载我们还提供了一个PDF文件，其中包含本书中使用的截图和彩图，可以帮助读者更好地了解输出的变化。文件可以从以下地址下载：http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/PythonDataScienceEssentialsSecondEdition_colorImages.pdf。

《数据科学导论：Python语言实现（原书第2版）》—— 开启你的数据驱动洞察之旅 在信息爆炸的时代，数据已成为推动各行各业创新与决策的核心驱动力。理解、分析和利用数据，正逐渐成为一项必备的关键技能。本书《数据科学导论：Python语言实现（原书第2版）》旨在为广大读者提供一个全面而深入的入门指南，帮助您掌握数据科学的核心概念、方法论以及最常用的Python工具，从而自信地驾驭数据，挖掘其潜在价值。 本书并非仅仅停留在理论层面，而是强调“实践出真知”。我们坚信，通过亲手实践，才能真正理解数据科学的精髓。因此，全书围绕着Python这一强大而灵活的编程语言展开，精选了业界广泛应用的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，将抽象的理论转化为可执行的代码。您将学习如何使用这些工具进行数据的清洗、转换、可视化、建模以及结果评估，构建一个完整的数据分析流程。 第一部分：数据科学的基石——理解与准备 在踏入数据科学的世界之前，建立坚实的基础至关重要。本部分将带您深入了解数据科学的定义、范畴及其在现代社会中的重要性。我们将探讨数据科学的核心组成部分，包括统计学、计算机科学和领域知识的交叉融合。 数据科学概览： 您将了解到数据科学的定义、发展历程以及其在不同领域的应用，例如商业智能、市场营销、金融风控、医疗健康、科学研究等等。我们将揭示数据科学家在解决复杂问题中所扮演的角色。 Python基础回顾与进阶： 对于初次接触Python的读者，我们将提供一个简洁高效的Python入门教程，涵盖变量、数据类型、控制流、函数等核心概念。同时，对于已有一定Python基础的读者，我们将重点介绍其在数据科学中常用的特性，如列表推导式、生成器、装饰器等，帮助您写出更简洁、高效的代码。 NumPy：数值计算的利器： NumPy是Python进行科学计算的基础库，其核心是强大的N维数组对象。您将学习如何创建、操作和广播数组，掌握向量化运算，以及使用NumPy进行高效的数值计算，为后续的数据分析打下坚实基础。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas库提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格）。本部分将是学习的重点。您将学习如何使用Pandas读取和写入各种格式的数据（CSV、Excel、SQL数据库等），如何进行数据索引、切片、选择，以及如何处理缺失值、重复值，进行数据合并、连接、分组聚合等一系列数据清洗和转换操作。我们将通过实际案例，展示Pandas在处理复杂、真实世界数据时的强大能力。 数据可视化基础： 数据的直观展示是理解其内在模式的关键。本部分将介绍数据可视化的基本原理和重要性。您将初步了解不同类型图表的适用场景，为后续使用Matplotlib和Seaborn进行可视化打下基础。 第二部分：探索与洞察——可视化与探索性数据分析 有了数据的初步处理能力，下一步便是通过可视化和探索性数据分析（EDA）来发现数据中的模式、趋势和异常。本部分将聚焦于如何有效地利用Python工具来理解您的数据。 Matplotlib：绘图的基石： Matplotlib是Python中最基础、最灵活的绘图库。您将学习如何使用Matplotlib创建各种静态、动态、交互式的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。我们将重点讲解如何自定义图表元素，如标题、标签、图例、颜色、线条样式等，以生成清晰、美观的图表。 Seaborn：统计数据可视化的利器： Seaborn是建立在Matplotlib之上的高级可视化库，提供了一系列更美观、更方便的统计图表生成函数。您将学习如何使用Seaborn绘制更复杂的统计图表，如箱线图、小提琴图、热力图、分布图、关系图等，能够更直观地展示变量之间的关系以及数据的分布特征。 探索性数据分析（EDA）实战： 本部分将引导您进行一次完整的EDA过程。您将学习如何结合Pandas的数据处理能力和Matplotlib/Seaborn的可视化工具，系统地探索数据集。这包括： 描述性统计： 计算均值、中位数、标准差、分位数等统计量，了解数据的中心趋势和离散程度。 数据分布分析： 通过直方图、密度图等可视化手段，分析单个变量的分布情况。 变量关系探索： 利用散点图、相关矩阵图、箱线图等，分析变量之间的相关性、差异性以及是否存在线性或非线性关系。 异常值检测： 通过箱线图、散点图等识别潜在的异常数据点。 趋势与模式识别： 结合时间序列数据或分组数据，发现数据中的周期性、趋势性变化。 特征工程的初步探索： 在EDA过程中，您可能会发现一些新的特征组合或转换能够更好地揭示数据中的信息，为后续的特征工程提供灵感。 第三部分：模型构建与评估——机器学习入门 数据科学的最终目标往往是利用数据进行预测、分类或发现隐藏的规律。本部分将是本书的重点，我们将引入机器学习的基本概念，并利用Scikit-learn库实现各种经典的机器学习算法。 机器学习导论： 您将了解机器学习的定义、分类（监督学习、无监督学习、半监督学习）、基本术语（特征、标签、模型、训练集、测试集）以及其在数据科学中的应用场景。 Scikit-learn：机器学习的瑞士军刀： Scikit-learn是Python中最流行、最全面的机器学习库之一。它提供了易于使用的API，涵盖了数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估等机器学习流程的各个环节。 监督学习： 回归问题： 我们将介绍线性回归、多项式回归等算法，用于预测连续型变量。您将学习如何使用Scikit-learn训练回归模型，并评估模型的准确性。 分类问题： 您将学习逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等分类算法，用于预测离散型变量。我们将深入讲解这些算法的原理，以及如何利用Scikit-learn进行模型训练和预测。 无监督学习： 聚类分析： 您将学习K-Means、DBSCAN等聚类算法，用于发现数据中的自然分组，例如客户细分、文档分类等。 降维： 主成分分析（PCA）等降维技术将被介绍，用于减少数据的维度，提高模型的效率和可视化效果。 模型评估与选择： 训练出模型只是第一步，如何评估模型的性能并选择最优模型至关重要。您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，以及交叉验证等模型选择技术，确保您的模型具有良好的泛化能力。 特征工程进阶： 在实际应用中，如何有效地选择、转换和创建特征对模型性能至关重要。本部分将更深入地探讨特征工程的技术，例如： 特征缩放： 标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。 类别特征编码： One-Hot编码、标签编码等。 多项式特征和交互特征的创建。 特征选择方法： 基于过滤（Filter）、包装（Wrapper）和嵌入（Embedded）的方法。 第四部分：实践应用与进阶主题 在掌握了数据科学的基础知识和常用工具后，本部分将引导您将所学应用于更广泛的实际场景，并介绍一些进阶的主题。 数据科学项目流程： 我们将梳理一个典型的数据科学项目从需求分析、数据收集、数据清洗、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到结果解释和部署的完整流程。 实战项目案例： 本书将穿插多个贴近实际应用的项目案例，涵盖不同领域。例如： 房价预测： 利用回归模型预测房屋价格。 客户流失预测： 利用分类模型预测客户是否会流失。 商品推荐系统： 探索简单的推荐算法。 文本情感分析： 利用自然语言处理技术分析文本情感。 数据科学的未来趋势： 简要介绍深度学习、大数据技术、人工智能等前沿领域，为读者指明进一步学习的方向。 道德与负责任的数据科学： 探讨数据隐私、偏见、公平性等重要伦理问题，强调在数据科学实践中应承担的社会责任。 谁适合阅读本书？ 本书适合所有希望系统学习数据科学的读者，包括： 计算机科学、统计学、数学等相关专业的学生： 为您提供扎实的理论基础和实践技能。 希望转行或提升技能的在职人士： 无论是软件工程师、分析师，还是市场专员，都可以通过本书掌握数据驱动的决策能力。 对数据分析和机器学习感兴趣的初学者： 本书从零开始，循序渐进，让您轻松入门。 希望利用Python进行数据科学实践的开发者： 本书提供了丰富的代码示例和实战技巧。 学习本书，您将获得： 坚实的数据科学理论基础： 理解数据科学的核心概念和方法论。 熟练掌握Python数据科学工具： 精通NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等常用库。 完整的端到端数据分析能力： 从数据获取、清洗、探索到模型构建和评估。 解决实际问题的实践经验： 通过丰富的案例学习如何将数据科学应用于真实世界。 开启数据驱动洞察的钥匙： 培养利用数据发现价值、驱动决策的能力。 数据科学的世界充满了机遇和挑战。本书《数据科学导论：Python语言实现（原书第2版）》将是您在这片广阔领域中探索、学习和成长的理想伙伴。让我们一同踏上这段激动人心的旅程，用数据赋能未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续读了好几个月，每次拿起都能有新的收获。我之前对机器学习的概念一直很模糊，看了很多资料都觉得云里雾里，直到读了这本书，才真正理清了思路。作者对各种机器学习算法的介绍，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机，都解释得非常到位，而且都配有Python代码实现，这对于理解算法的内部原理至关重要。我尤其欣赏作者对算法优缺点的权衡分析，以及在不同场景下如何选择合适的算法。书中还讲到了模型评估和选择，像交叉验证、准确率、召回率、F1分数等等，这些概念的讲解让我不再对模型评估感到困惑。我尝试着用书中的方法去解决一些公开数据集上的问题，发现效果非常好。其中关于集成学习的章节，对随机森林和梯度提升的讲解让我眼前一亮，这些强大的技术让我看到了提升模型性能的希望。总而言之，这本书在机器学习方面的内容，深入浅出，理论与实践结合得非常好，让我在这个领域打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我的数据科学入门的及时雨！当初抱着试试看的心态买下，没想到简直打开了新世界的大门。Python语言的引入让我觉得学习过程一点也不枯燥，特别是那些代码示例，跟着敲一遍，再稍微修改一下，立刻就能理解抽象的概念是如何变成实际操作的。我最喜欢的是书中对统计学基础知识的讲解，用Python来实践，比如如何计算均值、方差，如何进行假设检验，这些内容不再是冷冰冰的公式，而是变得生动形象。而且，作者很贴心地讲解了数据可视化，我学会了用Matplotlib和Seaborn画出各种漂亮的图表，这对于理解数据趋势和发现潜在模式简直太有用了。我特别想提的是，书中关于数据预处理的章节，讲解得非常细致，包括缺失值处理、异常值检测、特征工程等等，这些都是实际工作中非常重要的技能，书中给出的方法和思路对我帮助很大。读完这部分，感觉自己能更自信地去处理真实世界的数据集了。总的来说，这本书的内容丰富，循序渐进，语言通俗易懂，而且非常注重实践，对于想进入数据科学领域的小白来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一本我愿意反复翻阅的工具书。它不仅仅是一本教材，更像是一个值得信赖的参谋。我尤其欣赏书中对于不同数据科学技术之间关系的阐述，作者并没有孤立地介绍某个工具或算法，而是将其置于整个数据科学流程中进行讲解，让我能够建立起更宏观的认识。比如，在讲解数据库交互时，它会与数据清洗和预处理紧密结合；在介绍机器学习模型时，它也会回溯到特征工程和数据预处理的必要性。这种系统性的讲解，让我对数据科学的学习不再是东一榔头西一棒子，而是形成了一个完整的知识体系。我多次在工作中遇到具体问题时，会翻阅这本书的相应章节，总能找到解决问题的灵感和方法。书中的一些代码片段，我已经复制到我的工作项目中，并根据实际情况进行了修改和扩展，非常实用。虽然我还没有完全掌握书中的所有内容，但我相信，随着我项目经验的积累，这本书将继续成为我宝贵的数据科学实践指南。

评分☆☆☆☆☆

对于一个非计算机科班出身，但又渴望掌握数据分析技能的职场人士来说，这本书简直就像量身定做。我之前尝试过一些在线课程，但总觉得碎片化，知识点之间缺乏联系。而这本书，从基础的Python环境搭建，到数据的读取、清洗、转换，再到统计分析和可视化，整个流程被梳理得井井有条。我特别喜欢的是书中关于Pandas库的详细讲解，它就像是数据处理的神器，各种操作都方便快捷，从DataFrame的创建、索引、筛选，到数据合并、分组聚合，这本书都给出了详尽的例子和解释。我用书中的方法处理了公司的一些业务数据，效率大大提升，也发现了之前被忽略的规律。而且，作者还涉及了一些更高级的主题，比如时间序列分析和简单的自然语言处理，虽然只是入门，但已经让我看到了数据科学的广阔应用前景。读完这本书，我感觉自己不再是被动地处理数据，而是能够主动地去探索数据、理解数据，并从中提取有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验超出我的预期，特别是在一些细节的处理上。作者在讲解每个概念时，都会引用恰当的、现实生活中的例子，这使得抽象的理论变得容易理解。例如，在讲解概率论和统计推断时，作者会用抽样调查、产品质量检测等场景来类比，让我能够快速抓住核心要义。代码部分更是无可挑剔，不仅清晰明了，而且很多地方都做了注释，方便我理解每一行代码的作用。我印象最深的是关于数据建模的部分，作者讲解了如何选择合适的模型，如何进行参数调优，以及如何避免过拟合和欠拟合。这些都是实战中非常重要的经验，书中给出的指导让我少走了很多弯路。此外，书中还提及了一些进阶主题，例如文本数据分析和图数据分析的初步概念，虽然篇幅不多，但足以激发我去进一步探索这些前沿领域。这本书的深度和广度都恰到好处，既有扎实的理论基础，又有丰富的实践指导，是我认为非常优秀的数据科学入门读物。