Data Science Essentials in Python pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Pragmatic Bookshelf

作者:Dmitry Zinoviev

出品人:

頁數:200

译者:

出版時間:2016-8-20

價格:USD 29.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781680501841

叢書系列:

圖書標籤:

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• 機器學習
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• 數據挖掘
• 統計學
• 編程
• 算法
• 可視化
• Pandas
• NumPy
• Scikit-learn

《Python 數據科學速成》 簡介： 踏入數據科學的廣闊世界，掌握驅動未來創新的關鍵技能。《Python 數據科學速成》是一本專為初學者和有一定編程基礎的學習者量身打造的指南，它將引導您係統地學習並實踐數據科學的核心概念和常用工具。本書不拘泥於理論的晦澀，而是著重於實操，通過清晰的講解和豐富的代碼示例，讓您快速上手，理解數據科學的整個生命周期，從數據的獲取、清洗、探索、可視化，到模型的構建、評估和部署。 核心內容概述： 本書將帶您深入瞭解以下幾個關鍵領域： 1. Python 基礎與數據科學環境搭建： Python 基礎迴顧與強化： 即使您已具備 Python 基礎，本書也會重點梳理與數據科學緊密相關的核心概念，如數據類型、控製流、函數、麵嚮對象編程等，並輔以針對性的練習，確保您對 Python 有紮實的掌握。 開發環境的搭建與配置： 您將學習如何安裝和配置常用的 Python 數據科學發行版（如 Anaconda），以及如何使用 Jupyter Notebook/Lab 和 VS Code 等交互式開發環境，為您的數據科學之旅打下堅實的基礎。 2. 數據處理與分析的核心庫： NumPy：數值計算的基石： 深入理解 NumPy 的多維數組（ndarray）對象，學習如何進行高效的數值運算、數組切片、索引、廣播等操作。通過 NumPy，您將能夠處理大規模數值數據集，並進行復雜的數學和統計計算。 Pandas：數據處理的利器： Pandas 是數據分析的靈魂。本書將詳細講解 Pandas 的兩大核心數據結構：Series 和 DataFrame。您將學會如何從各種來源（CSV, Excel, 數據庫等）讀取數據，如何進行數據清洗（缺失值處理、重復值去除、數據類型轉換），如何進行數據篩選、排序、分組、閤並和重塑，以及如何執行復雜的數據聚閤和轉換操作。 數據清洗與預處理實戰： 數據科學的80%時間都花在數據清洗上。本書將通過實際案例，演示如何處理真實世界中常見的數據質量問題，例如不一緻的格式、異常值、重復記錄等，使您的數據達到分析的要求。 3. 數據可視化：洞察數據背後的故事： Matplotlib：基礎繪圖庫： 學習使用 Matplotlib 創建各種靜態、動態和交互式的圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。理解圖錶的元素（坐標軸、圖例、標題）及其定製方法，從而有效地傳達數據信息。 Seaborn：美觀且強大的統計圖形： 基於 Matplotlib，Seaborn 提供瞭更高級的接口，能夠輕鬆繪製齣美觀且信息豐富的統計圖形。您將學習如何利用 Seaborn 探索變量之間的關係、可視化分布情況、展示迴歸模型等。 交互式可視化（可選）： 根據內容深度，可能會涉及 Plotly 或 Bokeh 等庫，讓您的數據可視化更具互動性，允許用戶通過縮放、平移和工具提示等方式深入探索數據。 4. 探索性數據分析（EDA）：發掘數據模式與洞察： 統計學基礎迴顧： 簡要迴顧與數據分析相關的統計概念，如均值、中位數、方差、標準差、相關性等。 利用 Pandas 和可視化工具進行 EDA： 學習如何通過統計摘要、數據分組、相關性矩陣、分布圖和關係圖等方法，深入理解數據的特徵、分布規律、變量之間的相互關係，從而發現潛在的模式、異常值和有價值的洞察。 5. 機器學習基礎：構建預測模型： Scikit-learn：全能的機器學習庫： Scikit-learn 是 Python 中最受歡迎的機器學習庫。本書將引導您學習如何使用 Scikit-learn 實現常見的機器學習算法。 監督學習： 迴歸： 學習綫性迴歸、多項式迴歸等算法，用於預測連續數值。 分類： 學習邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹和隨機森林等算法，用於預測離散類彆。 無監督學習： 聚類： 學習 K-Means 聚類等算法，用於發現數據中的自然分組。 模型評估與選擇： 學習如何使用交叉驗證、準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等指標評估模型的性能，並選擇最優模型。 特徵工程與選擇： 學習如何創建新的特徵、處理類彆特徵（如獨熱編碼），以及選擇對模型最重要的特徵。 6. 案例實踐與項目驅動： 本書的核心在於“速成”和“實踐”。在每個章節之後，都將提供精心設計的練習題，幫助您鞏固所學知識。 貫穿全書的將是多個引人入勝的實際案例，覆蓋不同領域，例如： 銷售數據分析： 分析銷售趨勢，預測未來銷售額。 客戶行為分析： 識彆高價值客戶，預測客戶流失。 文本情感分析： 對用戶評論進行情感傾嚮分析。 圖像識彆基礎： （如果篇幅允許）簡單介紹使用 Scikit-learn 進行圖像分類。 本書的特色： 強調動手實踐： 每一章都配有可運行的代碼示例，鼓勵讀者邊學邊練。 循序漸進的教學方法： 從基礎概念到高級應用，逐步深入，降低學習門檻。 貼近實際應用： 案例選擇來源於真實世界的數據科學場景，使學習更具價值。 清晰易懂的語言： 避免過度學術化的術語，用通俗易懂的方式解釋復雜概念。 高效的學習路徑： 旨在幫助您在相對短的時間內掌握數據科學的核心能力。 無論您是想轉行進入數據科學領域，還是希望在現有工作中應用數據分析能力，亦或是對人工智能和大數據充滿好奇，《Python 數據科學速成》都將是您開啓數據科學之旅的理想起點。準備好迎接數據驅動的變革，掌握屬於您的數據洞察力！

评分☆☆☆☆☆

這本書在Python生態工具鏈的整閤能力上，展現齣瞭極高的水準。它並不是隻專注於某一個庫的深度挖掘，而是巧妙地將Pandas處理數據、Scikit-learn進行建模、以及最終用Plotly或Bokeh進行交互式展示這幾個關鍵環節無縫銜接起來。我尤其欣賞作者在介紹高級功能時所采用的“對比學習”方法。例如，在討論數據加載速度時，作者不僅展示瞭如何使用Pandas的默認讀取方式，還引入瞭Dask或PyArrow等庫來處理內存限製的大文件，並給齣瞭清晰的性能基準測試圖錶。這種橫嚮的、係統性的介紹，讓讀者建立起一個全麵的技術棧視圖，而不是局限於單一工具的視角。讀完後，我感覺自己不再是隻會使用零散命令的新手，而是真正掌握瞭一套能夠應對多種復雜數據挑戰的“Python數據科學武器庫”。這本書為我接下來的深入學習指明瞭清晰的路徑。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的實戰導嚮性印象尤為深刻，它成功地搭建瞭一座理論與生産環境之間的橋梁。很多數據科學書籍讀完後，感覺自己像是掌握瞭一堆孤立的工具箱，卻不知道如何組裝成一個完整的係統。這本書不同，它貫穿始終的項目案例，仿佛是在模擬真實的數據科學傢的日常工作。比如，在介紹如何使用Pandas進行復雜數據聚閤和透視時，作者提供瞭一個零售銷售數據集，每一步操作都緊密圍繞著迴答一個具體的商業問題——“哪個區域的哪一類産品上個月的毛利率下降最快？”這種以終為始的教學方法，極大地增強瞭學習的動機和代入感。書中對性能優化的側重也令人耳目一新，比如何時應該使用Numpy的嚮量化操作而非Python的循環，這些細節往往是決定項目能否在規定時間內完成的關鍵因素，而這本書恰恰捕捉到瞭這些“實戰的痛點”。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書在機器學習模型的構建和評估環節的處理方式，讓我這個有點基礎的讀者都感到驚喜。很多教材往往隻是簡單地羅列算法，但這本《Essentials》卻非常注重“為什麼”以及“如何優化”。它沒有跳過理論，而是用一種非常直觀的方式，將復雜的統計學概念融入到實際的代碼案例中。例如，在講解邏輯迴歸時，作者不僅展示瞭如何用Scikit-learn實現，還詳細對比瞭不同正則化參數對模型泛化能力的影響，這一點對於追求模型魯棒性的實踐者來說至關重要。我特彆喜歡它對交叉驗證的講解，配上生動的比喻，讓原本抽象的劃分數據集過程變得立體起來。此外，書中對模型性能指標的探討也極其到位，不像有些書隻是提一下準確率（Accuracy），而是花瞭大量篇幅討論精確率、召迴率以及F1分數在不同業務場景下的權衡取捨。這本書真的讓你明白，數據科學不僅僅是跑通代碼，更是對模型“脾氣秉性”的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常貼閤實際工作流程，從數據清洗到特徵工程的過渡極其自然流暢。我過去嘗試過好幾本“入門”書籍，它們通常在數據準備階段就戛然而止，或者隻是蜻蜓點水般帶過。然而，這本書卻將數據預處理視為整個流程中最耗時但也最關鍵的一步，給予瞭足夠的重視。書中關於缺失值插補的各種策略，比如均值、中位數填充，以及更高級的時間序列插值方法，都有具體的Python代碼實現和性能分析。更值得稱贊的是，它對異常值處理的討論非常審慎，沒有簡單粗暴地建議“刪除所有異常點”，而是引導讀者思考異常值背後的業務含義，這體現瞭作者深厚的行業經驗。對於處理非結構化文本數據時的標準化和編碼問題，書中的指南也極為實用，我立刻就能將學到的技巧應用到我目前正在進行的一個項目的數據清理工作中，效率提升是顯而易見的。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人大開眼界，尤其是在數據可視化的部分，作者的講解深入淺齣，對於初學者來說簡直是福音。我以前總覺得用Python處理數據圖錶是一件很復雜的事情，但讀完這本書後，我發現原來通過幾個簡單的函數調用，就能生成專業級彆的圖錶。比如，書中對Matplotlib和Seaborn的講解非常細緻，不僅展示瞭基礎的摺綫圖、柱狀圖，還深入探討瞭如何定製圖錶的每一個細節，包括坐標軸的刻度、圖例的位置、甚至背景顔色的調整，都給齣瞭清晰的代碼示例和修改後的效果對比。更讓我驚喜的是，作者還穿插瞭一些數據講故事的技巧，教我們如何選擇最能傳達核心信息的圖錶類型，避免信息過載。這不僅僅是一本技術手冊，更像是一本關於如何用數據與人溝通的指南。我花瞭整整一個周末的時間，跟著書中的例子敲代碼，每完成一個小項目，都有一種豁然開朗的感覺，那些曾經睏擾我的數據呈現難題，似乎一下子都有瞭清晰的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

20180514 第一次閱讀。後半部分內容有點深，讀不大懂。

评分☆☆☆☆☆

太 Essential

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太 Essential

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太 Essential

评分☆☆☆☆☆

太 Essential