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[美] 约翰·保罗·穆勒（John Paul Mueller），[意] 卢卡·马萨罗（Luca Massaron） 著，徐旭彬 译

图书标签:

• Python
• 数据科学
• 入门
• 数据分析
• 机器学习
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 可视化
• 统计学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115479624

版次：1

商品编码：12348531

品牌：异步图书

包装：平装

丛书名： 数据科学

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：372

正文语种：中文

编辑推荐

Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！
看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。
安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。
可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。
深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。
数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。
让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。

本书包含以下精彩内容：
· Python数据分析编程基础
· 有关Python开发环境的一切
· 如何使用随机分布和回归模型
· 对从Web上获取数据的建议
· 使用NumPy、pandas和SciPy来做什么
· 用HTML页面来工作的提示建议
· 如何来创建交互型的图表表达
· 十个必不可少的数据资源

内容简介

本书的目标是介绍如何使用Python 语言及其工具，解决和数据科学所关联的复杂任务。
全书共6 个部分，分22 章，涵盖了Python 数据科学基础知识，数据的采集、整理、整形、应用，数据的可视化，数据分析和处理，数据学习，以及和数据科学相关的10 个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上，教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn 等常用的工具来解决数据科学的相关问题。
本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Python 数据分析和处理的读者学习参考。

作者简介

约翰·保罗·穆勒（John Paul Mueller）是一名顾问、应用开发人员、作家和技术编辑，已经写了超过600篇的文章和97本书。卢卡·马萨罗（Luca Massaron）是一名数据科学家，专注于多变量统计分析、机器学习和客户洞察力等领域。他是意大利Web听众分析方面的先驱，是世界知名的数据科学家之一。

目录

第 1 部分 开启Python 数据科学之门 1
第　1 章 探索数据科学与Python之间的匹配度　3
1．1　定义21 世纪最诱人的工作　5
1．1．1　思考数据科学的出现　5
1．1．2　概述数据科学家的核心竞争力　6
1．1．3　连接数据科学和大数据　7
1．1．4　理解编程的角色　7
1．2　创建数据科学管道　8
1．2．1　准备数据　8
1．2．2　执行探索性的数据分析　8
1．2．3　从数据中学习　8
1．2．4　可视化　9
1．2．5　获得洞察力和数据产品　9
1．3　理解Python 在数据科学中的角色　9
1．3．1　思考数据科学家的多面性　9
1．3．2　使用一门多用途、简单而高效的语言来工作　10
1．4　快速学会使用Python　11
1．4．1　加载数据　11
1．4．2　训练模型　12
1．4．3　显示结果　13
第　2 章 介绍Python 的能力和奇迹　14
2．1　为什么是Python　15
2．1．1　抓住Python 的核心哲学　16
2．1．2　探索现在和未来的开发目标　16
2．2　使用Python 工作　17
2．2．1　品味语言　17
2．2．2　理解缩进的需求　17
2．2．3　用命令行或者IDE 工作　18
2．3　运行快速原型和实验　22
2．4　考虑执行速度　23
2．5　可视化能力　24
2．6　为数据科学使用Python生态系统　26
2．6．1　使用SciPy 来访问用于科学的工具　26
2．6．2　使用NumPy 执行基础的科学计算　26
2．6．3　使用pandas 来执行数据分析　26
2．6．4　使用Scikit-learn 实现机器学习　27
2．6．5　使用matplotlib 来标绘数据　27
2．6．6　使用Beautiful Soup来解析HTML 文档　27
第3　章 为数据科学设置Python　29
3．1　考虑现成的跨平台的用于科学的分发包　30
3．1．1　获取Continuum AnalyticsAnaconda　31
3．1．2　获取Enthought CanopyExpress　32
3．1．3　获取pythonxy　32
3．1．4　获取WinPython　33
3．2　在Windows 上安装Anaconda　33
3．3　在Linux 上安装Anaconda　36
3．4　在Mac OS X 上安装Anaconda　37
3．5　下载数据集和示例代码　38
3．5．1　使用IPython Notebook　39
3．5．2　定义代码仓库　40
3．5．3　理解本书中所使用的数据集　45
第4　章 复习Python 基础　47
4．1　使用数字和逻辑来工作　49
4．1．1　执行变量赋值　50
4．1．2　做算术运算　50
4．1．3　使用布尔表达式来比较数据　52
4．2　创建和使用字符串　54
4．3　与日期交互　55
4．4　创建并使用函数　56
4．4．1　创建可复用函数　56
4．4．2　以各种不同的方式调用函数　58
4．5　使用条件和循环语句　61
4．5．1　使用if 语句做决策　61
4．5．2　使用嵌套决策在多个选项间做出选择　62
4．5．3　使用for 执行重复任务　63
4．5．4　使用while 语句　64
4．6　使用Sets、Lists 和Tuples来存储数据　64
4．6．1　在set 上执行操作　65
4．6．2　使用list 来工作　66
4．6．3　创建和使用Tuple　67
4．7　定义有用的迭代器　69
4．8　使用Dictionaries 来索引数据　70
第　2 部分 开始着手于数据　71
第5　章 使用真实数据工作　73
5．1　上传、流化并采样数据　74
5．1．1　把少量数据上传至内存　75
5．1．2　把大量数据流化放入内存　76
5．1．3　采样数据　77
5．2　以结构化的平面文件形式来访问数据　78
5．2．1　从文本文件中读取　79
5．2．2　读取CSV 定界的格式　80
5．2．3　读取Excel 和其他的微软办公文件　82
5．3　以非结构化文件的形式来发送数据　83
5．4　管理来自关系型数据库中的数据　86
5．5　与来自NoSQL 数据库中的数据进行交互　87
5．6　访问来自Web 的数据　88
第6　章 整理你的数据　92
6．1　兼顾NumPy 和pandas　93
6．1．1　知道什么时候使用NumPy　93
6．1．2　知道什么时候使用pandas　93
6．2　验证你的数据　95
6．2．1　了解你的数据中有什么　95
6．2．2　去重　96
6．2．3　创建数据地图和数据规划　97
6．3　处理分类变量　99
6．3．1　创建分类变量　100
6．3．2　重命名层级　102
6．3．3　组合层级　102
6．4　处理你数据中的日期　104
6．4．1　格式化日期和时间值　104
6．4．2　使用正确的时间转换　105
6．5　处理丢失值　106
6．5．1　寻找丢失的数据　106
6．5．2　为丢失项编码　107
6．5．3　为丢失数据估值　108
6．6　交叉分析：过滤并选取数据　109
6．6．1　切分行　109
6．6．2　切分列　110
6．6．3　切块　110
6．7　连接和变换　111
6．7．1　增加新的实例和变量　112
6．7．2　移除数据　113
6．7．3　排序和搅乱　114
6．8　在任何层次聚合数据　115
第7　章 数据整形　117
7．1　使用HTML 页面来工作　118
7．1．1　解析XML 和HTML　118
7．1．2　使用XPath 来抽取数据　119
7．2　使用原始文本来工作　120
7．2．1　处理Unicode 码　120
7．2．2　词干提取和停止词移除　122
7．2．3　介绍正则表达式　124
7．3　使用并超越词袋模型　126
7．3．1　理解词袋模型　127
7．3．2　用n 元文法模型（n-grams）工作　128
7．3．3　实现TF-IDF 变换　130
7．4　使用图数据来工作　131
7．4．1　理解邻接矩阵　131
7．4．2　使用NetworkX 基础　132
第8　章 将你所知的付诸于实践　134
8．1　将问题和数据置于上下文中去理解　135
8．1．1　评估数据科学问题　136
8．1．2　研究方案　136
8．1．3　构想出假设　137
8．1．4　准备数据　138
8．2　思考创建特征的艺术　138
8．2．1　定义特征创建　138
8．2．2　组合变量　139
8．2．3　理解分级和离散化　140
8．2．4　使用指示变量　140
8．2．5　变换分布　140
8．3　在数组上执行运算　141
8．3．1　使用向量化　141
8．3．2　在向量和矩阵上执行简单的算法　142
8．3．3　执行矩阵向量乘法　142
8．3．4　执行矩阵乘法　143
第3　部分 把不可见的东西可视化　145
第9　章 获得MatPlotLib 的速成课程　147
9．1　开始使用图表　148
9．1．1　定义标图　148
9．1．2　画多线条和多标图　149
9．1．3　保存你的工作　149
9．2　设置轴、刻度和网格　150
9．2．1　得到轴　151
9．2．2　格式化轴　151
9．2．3　添加网格　152
9．3　定义线条外观　153
9．3．1　使用线条样式工作　153
9．3．2　使用颜色　155
9．3．3　添加标记　155
9．4　使用标签、注释和图例　157
9．4．1　添加标签　158
9．4．2　注释图表　158
9．4．3　创建图例　159
第　10 章 将数据可视化　161
10．1　选择合适的图表　162
10．1．1　用饼图展示整体的局部组成　162
10．1．2　用柱状图来创建比较　163
10．1．3　用直方图来展示分布　164
10．1．4　使用箱线图来描绘组　166
10．1．5　使用散点图看数据模式　167
10．2　创建高级的散点图　168
10．2．1　描绘组群　168
10．2．2　展示关联　169
10．3　标绘时间序列　171
10．3．1　在轴上表示时间　171
10．3．2　标绘随时间的趋势　172
10．4　标绘地理数据　174
10．5　把图做可视化　176
10．5．1　开发无向图　176
10．5．2　开发有向图　177
第　11 章 理解工具　180
11．1　使用IPython 控制台　181
11．1．1　与屏幕文本交互　181
11．1．2　改变窗口外观　182
11．1．3　获取Python 帮助　184
11．1．4　获取IPython 帮助　185
11．1．5　使用魔法函数　186
11．1．6　探索对象　187
11．2　使用IPython Notebook　188
11．2．1　使用样式来工作　189
11．2．2　重启内核　190
11．2．3　恢复检查点　191
11．3　执行多媒体和图像整合　192
11．3．1　嵌入标图和其他图片　192
11．3．2　从在线网站上加载例子　193
11．3．3　获取在线图像和多媒体　193
第4　部分 处理数据　195
第　12 章 拓展Python 的能力　197
12．1　玩转Scikit-learn　198
12．1．1　理解Scikit-learn 中的类　198
12．1．2　为数据科学定义应用　199
12．2　执行散列法　202
12．2．1　使用散列函数　202
12．2．2　演示散列法　203
12．2．3　使用确定性选择来工作　205
12．3　考虑计时和性能　206
12．3．1　用timeit 来做基线检测　207
12．3．2　使用内存剖析器来工作　209
12．4　并行运行　210
12．4．1　执行多核并行化　211
12．4．2　演示多核处理　212
第　13 章 探索数据分析　214
13．1　EDA 方法　215
13．2　为Numeric 数据定义描述性的统计量　216
13．2．1　度量集中化趋势　217
13．2．2　测量方差和区间　217
13．2．3　使用分位数来工作　218
13．2．4　定义正态化度量　219
13．3　为分类型数据计数　220
13．3．1　理解频率　220
13．3．2　创建列联表　221
13．4　为EDA 创建应用可视化　222
13．4．1　检查箱线图　222
13．4．2　在箱线图之后执行t检验　223
13．4．3　观察平行坐标　224
13．4．4　为分布作图　225
13．4．5　标绘散点图　226
13．5　理解相关性　228
13．5．1　使用协方差和关联性　228
13．5．2　使用非参数相关性　230
13．5．3　考虑表格的卡方检验　230
13．6　修改数据分布　231
13．6．1　使用正态分布　232
13．6．2　创建Z 评分标准化　232
13．6．3　转换其他的著名分布　232
第　14 章 降维　234
14．1　理解SVD　235
14．1．1　寻求降维　236
14．1．2　使用SVD 来测量不可见的信息　237
14．2　执行因子和主成分分析　238
14．2．1　考虑心理测量模型　239
14．2．2　寻找隐因子　239
14．2．3　使用成分，而不是因子　240
14．2．4　达成降维　240
14．3　理解一些应用　241
14．3．1　用PCA 来识别人脸　241
14．3．2　用NMF 来提取主题　244
14．3．3　推荐电影　246
第　15 章 聚类　249
15．1　用K-means 聚类　251
15．1．1　理解基于质心的算法　251
15．1．2　创建使用图像数据的例子　253
15．1．3　寻找优化解决方案　254
15．1．4　大数据聚类　257
15．2　执行层次聚类　258
15．3　超越圆形簇：DBScan　261
第　16 章 检测数据中的异常点　265
16．1　考虑异常检测　266
16．1．1　找出更多可能出错的地方　267
16．1．2　理解异常数据和新奇的数据　268
16．2　检验简单的单变量法　268
16．2．1　利用高斯分布　270
16．2．2　做出假设并检验　270
16．3　开发多变量方法　271
16．3．1　使用主成分分析　272
16．3．2　使用聚类分析　273
16．3．3　使用SVM 将异常检测自动化　274
第5　部分 从数据中学习　275
第　17 章 探索4 个简单又有效的算法　277
17．1　猜测数字：线性回归　277
17．1．1　定义线性模型家族　278
17．1．2　使用更多变量　279
17．1．3　理解限制和问题　280
17．2　转移到逻辑回归　281
17．2．1　应用逻辑回归　281
17．2．2　考虑有更多类的时候　282
17．3　让事情像朴素贝叶斯（Na veBayes）一样简单　283
17．3．1　发现朴素贝叶斯并不是那么朴素　285
17．3．2　预测文本分类　286
17．4　使用最近邻来延迟学习　287
17．4．1　观察邻居之后做预测　288
17．4．2　明智地选择k 参数　290
第　18 章 执行交叉验证、选择和优化　291
18．1　关于拟合模型问题的思考　292
18．1．1　理解偏差和方差　293
18．1．2　定义挑选模型的策略　294
18．1．3　划分训练集和测试集　296
18．2　交叉验证　299
18．2．1　使用k 折交叉验证　299
18．2．2　复杂数据的分层采样　300
18．3　像专业人士那样选择变量　302
18．3．1　通过单变量度量来选择　302
18．3．2　使用贪婪搜索　303
18．4　提升你的超参数　304
18．4．1　实现网格搜索　305
18．4．2　尝试随机化搜索　309
第　19 章 用线性和非线性技巧增加复杂性　311
19．1　使用非线性变换　312
19．1．1　执行变量变换　312
19．1．2　创建变量间的相互作用　314
19．2　正则化线性模型　317
19．2．1　依靠Ridge 回归（L2）　318
19．2．2　使用Lasso（L1）　319
19．2．3　利用规范化　319
19．2．4　组合L1 和L2：Elasticnet　320
19．3　逐块与大数据战斗　320
19．3．1　当数据过多时来做决定　321
19．3．2　实现随机梯度下降　321
19．4　理解支持向量机　323
19．4．1　依靠一种计算方法　324
19．4．2　修正很多新参数　327
19．4．3　用SVC 分类　328
19．4．4　走向非线性是简单的　333
19．4．5　用SVR 来执行回归　334
19．4．6　用SVM 创建随机（stochastic）解决方案　336
第　20 章 理解多数的力量　340
20．1　以朴素的决策树开始　341
20．1．1　理解决策树　341
20．1．2　创建分类和回归树　343
20．2　让机器学习得以应用　346
20．2．1　使用随机森林分类器来工作　348
20．2．2　使用随机森林回归器来工作　349
20．2．3　优化随机森林　349
20．3　Boosting 预测　351
20．3．1　了解多个弱预测器将胜出　351
20．3．2　创建梯度推进分类器　352
20．3．3　创建梯度推进回归器　353
20．3．4　使用GBM 超参数　353
第6　部分 十大系列专题　355
第　21 章 10 个必不可少的数据科学资源集　357
21．1　用数据科学周刊获得深入了解　358
21．2　在U Climb Higher 上获取资源列表　358
21．3　用KDnuggets 来获得一个良好的起点　359
21．4　访问数据科学中心上的巨型资源列表　359
21．5　从专家处获得开源数据科学情报　360
21．6　用Quora 来定位到免费的学习资源　360
21．7　在Conductrics 上接收高级主题的帮助　361
21．8　从立志数据科学家中学习新技巧　361
21．9　在AnalyticBridge 上寻找数据智能和分析资源　362
21．10　专注于Jonathan Bower的开发者资源　362
第　22 章 10 个你应该接受的挑战　364
22．1　迎接数据科学伦敦+Scikit-learn 的挑战　365
22．2　预测泰坦尼克号上的幸存者　366
22．3　寻找满足你需求的Kaggle竞赛　366
22．4　磨练你的过拟合策略　367
22．5　涉猎MovieLens 数据集　367
22．6　清除垃圾邮件　368
22．7　使用手写信息工作　369
22．8　使用图片工作　370
22．9　分析Amazon．com 审查　371
22．10　与巨图交互　371

开启你的数据探索之旅：从零开始的Python数据科学实战指南 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析和科学计算的能力已成为一项至关重要的技能。无论你是渴望洞察商业趋势的职场人士，还是热衷于揭示科学奥秘的研究者，亦或是希望让代码为你解答疑惑的编程爱好者，一本能够引领你入门数据科学领域，并且具备深度和广度的实践性书籍，无疑是开启这段旅程的最佳伙伴。本书正是为你量身打造的，它并非仅仅是概念的堆砌，而是贯穿理论与实践，力求让你在短时间内掌握核心技能，并能独立解决实际问题。 本书的独特价值与目标读者 市面上不乏介绍Python数据科学的书籍，但本书致力于提供一种更系统、更深入的学习体验。我们不追求“泛泛而谈”，而是聚焦于最核心、最实用、也是最能体现数据科学魅力的工具和方法。本书的核心目标是让你在完成阅读后，能够自信地进行数据获取、清洗、转换、分析、可视化，乃至构建基础的预测模型。我们深知初学者的迷茫，因此从最基础的Python语法和数据结构开始，逐步深入到NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等核心库的使用，再到Scikit-learn在机器学习领域的初步探索。 本书的目标读者群体非常广泛，包括但不限于： 完全零基础的初学者： 如果你对编程一无所知，或者之前有过非常有限的编程经验，但对数据科学充满好奇，本书将为你铺平道路。我们将用最直观、易懂的方式讲解Python基础，确保你不会因为编程障碍而止步。 已经掌握Python基础但缺乏数据科学实践经验的开发者： 如果你已经熟悉Python的语法和常用数据结构，但不知道如何将其应用于数据分析和科学计算，本书将带你进入全新的领域，解锁Python在数据科学领域的强大潜力。 渴望将数据分析能力融入工作流程的职场人士： 无论你是市场营销、金融、运营还是其他领域的专业人士，数据驱动决策已经成为趋势。本书将帮助你掌握使用Python进行数据分析的实用技能，让你能够从数据中提取有价值的信息，为你的工作带来切实的价值。 对机器学习和人工智能感兴趣的学生和研究人员： 数据科学是机器学习和人工智能的基础。本书将为你构建坚实的数据科学基础，为后续深入学习更复杂的算法和模型打下坚实基础。 任何对探索数据、发现模式、解决问题充满热情的人： 数据科学不仅仅是一门技术，更是一种思维方式。本书将激发你对数据的探索欲望，培养你用数据解决实际问题的能力。 本书的学习路线与核心内容概览 本书的学习路线设计得循序渐进，确保知识的连贯性和可理解性。我们首先从Python语言本身开始，为你打下坚实的基础。 第一部分：Python语言基础与环境搭建 在这一部分，我们将为你介绍Python这门强大而易学语言的基本概念，包括： Python简介与优势： 了解Python为何成为数据科学领域的首选语言，其简洁的语法、丰富的库生态以及活跃的社区支持。 开发环境的搭建： 指导你如何轻松安装Python，并配置Jupyter Notebook/Lab等交互式开发环境，让你能够立即开始编写和运行代码。 Python基础语法： 深入讲解变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、控制流（条件语句if-else、循环语句for-while）、函数定义与调用等核心概念，确保你能够熟练运用Python进行基础编程。 Python数据结构： 重点讲解列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）这四种强大的数据结构，以及它们在存储和组织数据时的不同应用场景和操作方法。 第二部分：数据科学的核心工具——NumPy与Pandas 掌握了Python基础后，我们将进入数据科学的核心领域，学习最常用的数据处理和分析库。 NumPy：数值计算的基石 ndarray对象： 深入理解NumPy的核心——多维数组（ndarray），学习如何创建、索引、切片和修改数组，以及其在内存效率和计算速度上的优势。 数组操作： 掌握各种数学运算、逻辑运算、广播机制，以及如何进行数组的形状操作（如reshape、flatten）和合并。 随机数生成与统计函数： 学习如何生成各种随机数，以及NumPy提供的丰富的统计函数（如平均值、标准差、最大/最小值、求和等）。 Pandas：数据分析的瑞士军刀 Series与DataFrame： 学习Pandas的两个核心数据结构——Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格数据），理解它们如何优雅地表示和操作表格数据。 数据读取与写入： 掌握如何从各种文件格式（CSV, Excel, JSON等）读取数据到DataFrame，以及将DataFrame保存到文件。 数据选择与过滤： 学习使用多种方式（如基于标签、位置、条件）精确地选择和过滤DataFrame中的数据，这是数据分析的第一步。 数据清洗与预处理： 重点讲解处理缺失值（NaN）、重复值、数据类型转换、字符串操作、文本数据处理等常见数据质量问题的方法，确保你的数据干净、可用。 数据聚合与分组： 掌握`groupby()`方法的强大功能，学习如何按照一个或多个列对数据进行分组，并对分组后的数据进行各种统计计算（如求和、平均值、计数）。 数据合并与连接： 学习如何使用`merge()`和`concat()`函数将多个DataFrame按照不同的规则进行合并和连接，以构建更完整的数据集。 时间序列数据处理： Pandas在时间序列分析方面表现出色，我们将学习如何处理日期和时间数据，进行重采样、滑动窗口计算等。 第三部分：数据可视化——用图表讲述数据的故事 数据可视化是将复杂数据转化为易于理解的图形的关键。本书将带你掌握强大的可视化工具。 Matplotlib：Python基础绘图库 基本图表类型： 学习绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等基础图表。 图形定制： 掌握如何自定义图表的标题、坐标轴标签、图例、颜色、线条样式等，使其更具信息量和美观性。 多子图绘制： 学习如何在一个画布上绘制多个子图，以比较不同维度的数据。 Seaborn：基于Matplotlib的增强可视化库 统计图表： Seaborn提供了更高级、更美观的统计图表，如热力图（heatmap）、箱线图（boxplot）、小提琴图（violinplot）、分布图（distplot）等，能够更直观地展示数据分布和关系。 风格与主题： 学习如何使用Seaborn轻松改变图表的整体风格和主题，使其更具专业感。 多变量关系可视化： 掌握如`pairplot`等函数，用于探索数据集中变量之间的关系。 第四部分：探索性数据分析（EDA）与基础机器学习入门 在掌握了数据处理和可视化工具后，我们将把它们结合起来，进行探索性数据分析，并初步接触机器学习。 探索性数据分析（EDA）的流程与实践： 数据概览： 学习如何通过`describe()`、`info()`等方法快速了解数据的基本统计信息、数据类型和缺失值情况。 数据分布与异常值检测： 利用直方图、箱线图等可视化工具，分析单个变量的分布，识别潜在的异常值。 变量间关系探索： 使用散点图、相关系数矩阵（heatmap）等方法，探索变量之间的相关性。 分组分析： 结合Pandas的`groupby()`和可视化工具，分析不同分组下的数据特征差异。 Scikit-learn：机器学习的利器 机器学习概念简介： 简要介绍监督学习、无监督学习、模型训练、评估等基本概念。 常用模型介绍： 学习线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）等基础的监督学习算法。 模型训练与预测： 学习如何使用Scikit-learn加载数据、划分训练集和测试集、训练模型、进行预测。 模型评估： 学习使用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等指标评估模型的性能。 数据预处理（为模型准备数据）： 学习特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）、独热编码（OneHotEncoder）等常用的数据预处理技术，为机器学习模型准备合适的数据。 学习本书的建议 动手实践至关重要： 本书包含大量的代码示例和练习。请务必亲手敲打代码，运行它们，理解每一行代码的作用。不要仅仅阅读，要主动去“做”。 保持好奇心，勤于提问： 在学习过程中遇到不理解的地方，积极查阅资料，或者思考可能的解决方案。如果是在线课程，积极参与讨论区。 从实际问题出发： 尝试将本书中学到的知识应用到你感兴趣的真实数据集上。可以从 Kaggle、UCI Machine Learning Repository 等平台寻找数据集。 循序渐进，不要跳跃： 数据科学的学习需要一个积累的过程。确保你完全理解了前一章的内容，再进入下一章，这样才能构建稳固的知识体系。 拥抱错误： 编程过程中出现错误是常态。将错误视为学习的机会，分析错误信息，找出原因，并解决它。 结语 本书的目标是为你提供一个坚实的数据科学基础，让你能够自信地踏上数据探索、分析和建模的征程。我们相信，通过系统的学习和大量的实践，你将能够掌握这项在当今社会极具价值的技能，并为你的学习和工作带来全新的视角和可能性。现在，就让我们一起开启这段激动人心的数据科学之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我是一名对商业分析和市场研究有着浓厚兴趣的学生，一直希望能掌握一些能够帮助我更深入地分析市场趋势、挖掘用户行为的数据技能。《Python数据科学入门》这个书名，让我眼前一亮。它似乎提供了一个完美的切入点，让我能够通过Python这门强大的工具，来学习如何处理和理解海量的数据。我之前尝试过一些基础的Excel数据分析，但总觉得不够灵活，也无法处理过于庞大的数据集。Python的出现，让我看到了一个全新的可能性。我希望这本书能够教会我如何使用Python来清洗、整理和转换原始数据，这是进行任何深入分析的前提。同时，我也非常期待书中能够介绍一些常用的数据分析技术，比如描述性统计、推断性统计，甚至一些基础的机器学习算法。更重要的是，我希望它能够通过生动的图表示例，让我能够直观地理解数据的分布和规律。如果这本书能够让我掌握将数据转化为有价值商业洞察的能力，那将是我学习生涯中一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在数据科学领域似乎有着丰富的实践经验，这一点从书名的选择上就能窥见一斑。《Python数据科学入门》这个名字让我联想到的是一种“手把手教学”的感觉，而不是那种高高在上、只讲理论的著作。我之前也尝试过一些其他的数据分析书籍，但很多都过于理论化，或者代码示例太过复杂，让我觉得学习曲线过于陡峭，很容易失去耐心。而这本书的“入门”定位，恰恰打消了我的顾虑。我希望它能够从最基础的概念讲起，比如Python的变量、数据类型、控制流等，确保即使是完全没有编程经验的读者也能轻松理解。更重要的是，我希望它能将这些基础知识与实际的数据科学应用紧密结合起来，而不是孤立地讲解。例如，在介绍列表和字典时，能够立即展示如何用它们来存储和管理数据集。我尤其期待书中能够包含一些实际案例，通过解决具体的问题来演示数据科学的流程和方法，这样学习起来会更有目标感，也更容易看到学习的成果。我相信，如果这本书能做到这一点，那么它一定能够成功地帮助我入门数据科学的世界，让我感受到学习的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Python数据科学入门》对我来说，就像是一个充满希望的灯塔。我一直对人工智能、机器学习这些听起来很高大上的概念非常好奇，但总觉得它们离我太遥远，需要非常深厚的数学和编程功底才能触及。当我看到这本书时，我想到的是，或许这是一个更平易近人的途径。我希望这本书能够像一位耐心的导师，带领我一步步地探索数据科学的世界。我非常看重它在“入门”这个词上的强调，这意味着它不会让我感到 overwhelming，而是会从最核心、最基础的概念讲起。我期待它能够清晰地解释Python的一些基础语法，让我能够理解代码的逻辑。更重要的是，我希望它能够展示如何利用Python来完成一些基本的数据分析任务，比如数据的读取、筛选、聚合等等。我相信，通过对这些基本操作的掌握，我能够逐渐建立起对数据科学的信心，并且为未来深入学习更复杂的算法和模型打下坚实的基础。我希望这本书能够让我看到，数据科学并非遥不可及，而是可以通过学习掌握的强大技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在业余时间喜欢钻研各种新鲜事物的人，最近我对数据分析和可视化产生了浓厚的兴趣。在网上搜索了各种资料后，我发现Python似乎是数据科学领域非常重要的语言，但苦于没有系统性的学习途径。《Python数据科学入门》这个书名，精准地击中了我的需求。我喜欢它简洁明了的标题，没有那些故弄玄虚的词汇，让我觉得内容会非常实在。我希望这本书能够像一个详实的指南，清晰地告诉我该如何开始。从Python的基础语法到常用的数据处理库，再到如何用图表来呈现数据，我希望它能够一步步地引导我。我特别期待书中能够包含一些图文并茂的讲解，尤其是关于数据可视化的部分，能够让我直观地看到数据的形态和趋势。我希望通过这本书，我能够掌握一些基本的数据分析工具和方法，能够自己动手去处理一些简单的数据集，并且能够用图表清晰地表达我的发现。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一扇通往数据世界的大门，我期待它能够带我领略其中的奥妙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题直接点明了它的主题，吸引了我这位对数据科学领域充满好奇但又不知从何下手的新手。我一直对用数据来洞察事物、解决问题的方式感到着迷，但编程和数学知识的门槛让我望而却步。当我看到《Python数据科学入门》时，我心里想，这或许就是我一直寻找的那个敲门砖。封面设计简洁大方，没有那些花里胡哨的图案，让我觉得这本书是务实且内容扎实的。我特别喜欢它标注“入门”二字，这给了我很大的信心，让我知道它不会上来就抛出复杂的概念或者晦涩的代码，而是会循序渐进地引导我。我在书店里翻了翻目录，看到诸如“Python基础”、“数据处理”、“可视化”等章节，这些都是我非常感兴趣的方面。我希望这本书能够清晰地解释Python的基础语法，让我能够快速地掌握这门语言，然后将它应用于数据分析的实际场景中。同时，我对数据可视化也抱有很高的期望，能够将抽象的数据转化成直观的图表，这对我来说是一项非常有吸引力的技能。总的来说，这本书在我心中播下了探索数据科学的种子，我期待它能够成为我学习路上的得力助手，为我开启一个全新的领域。