具体描述
1999年中国水利水电出版社的《
好的，这是一份不包含《微型计算机短期培训实用教程》内容的，针对其他图书的详细简介。 --- 图书名称： 《数据科学实战：Python与深度学习从入门到精通》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心要素。无论是金融风控、智能制造、医疗诊断还是市场营销，深度学习和数据科学已不再是实验室里的前沿理论，而是企业实现数字化转型的关键基础设施。《数据科学实战：Python与深度学习从入门到精通》旨在为有志于进入数据科学领域的技术人员、工程师、分析师以及希望利用数据驱动业务增长的管理者，提供一套全面、系统且高度实战化的学习路径。 一、本书的定位与核心价值 本书并非空泛地介绍理论概念，而是聚焦于“实战”与“应用”。我们深知，理解复杂的数学模型固然重要，但能够熟练运用工具链解决实际问题才是数据科学家的核心竞争力。因此，本书将Python编程语言作为核心工具，系统性地串联起从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级模型构建与部署的全流程。 核心价值体现： 1. 工具链整合： 全面覆盖科学计算生态系统中最常用的库，包括NumPy、Pandas进行高效的数据处理，Matplotlib/Seaborn进行专业的数据可视化，以及Scikit-learn和TensorFlow/PyTorch用于模型训练。 2. 理论与实践平衡： 对每一个核心算法（如线性回归、决策树、支持向量机、循环神经网络、卷积神经网络等）的介绍，都先阐述其数学思想的直观理解，随后立即对接代码实现和参数调优的技巧。 3. 项目驱动学习： 书中穿插了多个贴近工业界需求的完整案例，包括房价预测、情感分析、图像分类等，确保读者在学习过程中能够产出可展示的作品。 二、内容结构深度解析 本书共分为五大部分，层层递进，确保读者基础扎实后能顺利迈入高级领域。 第一部分：数据科学的基石——Python与环境配置（基础巩固） 本部分致力于为零基础读者快速搭建起科学计算的环境。详细介绍了Anaconda环境的安装与管理，Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，以及Python语言中与数据处理相关的核心语法特性。重点讲解了Python中列表、字典、元组等数据结构在处理大规模数据时的效率考量。 第二部分：数据处理的利器——Pandas与数据清洗（数据准备） 这是数据科学流程中最耗时的部分，本书给予了最大篇幅的讲解。 Pandas深度解析： 深入探讨Series和DataFrame的核心操作，包括索引、切片、合并（Merge, Join, Concatenate）以及分组聚合（GroupBy）。 缺失值处理策略： 详细比较均值填充、中位数插补、模型预测填充等方法的适用场景与优缺点。 异常值检测与平滑： 介绍了基于统计学（如Z-Score、IQR）和基于模型（如孤立森林）的异常值检测方法，并提供了数据平滑技术的代码实现。 数据转换与特征工程初步： 涉及独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码以及时间序列数据的特征提取。 第三部分：洞察之眼——探索性数据分析（EDA）与可视化（洞察发现） 优秀的数据可视化不仅能美化报告，更是发现数据背后规律的关键。 Matplotlib与Seaborn精讲： 覆盖了从基础图表（直方图、散点图、箱线图）到复杂图表（热力图、小提琴图、关系图矩阵）的全系列绘制技巧。 数据叙事（Data Storytelling）： 强调如何根据分析目标选择最合适的图表类型，如何通过视觉语言引导读者关注关键信息。 统计检验在EDA中的应用： 引入了T检验、卡方检验等基本统计概念，指导读者判断观察到的数据差异是否具有统计学意义。 第四部分：经典机器学习与模型评估（模型构建） 本部分是传统机器学习的核心。我们不满足于调用API，而是深入剖析模型背后的决策逻辑。 监督学习全景： 详细讲解线性模型（Lasso, Ridge）、树模型（决策树、随机森林、梯度提升树GBDT/XGBoost）的原理、优势与局限性。 无监督学习： 聚焦K-Means聚类、DBSCAN以及主成分分析（PCA）在线性降维中的应用。 模型评估的科学性： 重点讲解了交叉验证（Cross-Validation）的机制、分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线与AUC值）以及回归问题的评估指标。 第五部分：迈向智能——深度学习入门与实践（前沿技术） 本部分以TensorFlow 2.x（或PyTorch，具体取决于最终选择的版本侧重）为平台，系统介绍神经网络的搭建。 神经网络基础： 激活函数、损失函数、反向传播算法的直观解释与代码实现。 卷积神经网络（CNN）： 讲解卷积层、池化层、经典架构（如LeNet, VGG, ResNet）的概念，并通过图像分类项目巩固学习。 循环神经网络（RNN）与序列处理： 介绍RNN、LSTM、GRU在处理文本和时间序列数据中的应用，并附带一个基础的情感分析案例。 模型优化技巧： 涵盖正则化、Dropout、批归一化（Batch Normalization）以及优化器（Adam, SGD with Momentum）的选择与调优策略。 三、适合的读者对象 希望转行进入数据分析师、数据科学家岗位的在职人士。 计算机科学、统计学、数学等相关专业的高年级本科生或研究生。 需要将数据分析和机器学习技术整合到现有业务流程中的软件工程师或产品经理。 已经掌握基础编程，希望系统学习数据科学全栈技能的自学者。 结语 《数据科学实战：Python与深度学习从入门到精通》承诺提供的不只是知识点，而是一套行之有效的工业级工作流程。通过跟随本书的步骤，读者将能够自信地驾驭海量数据，构建出强大、可靠的智能模型，真正实现从“数据驱动”到“智能决策”的飞跃。本书中的所有代码均经过严格测试，确保读者能够“即学即用，即用即现成果”。
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