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出版者:机械工业出版社

作者:李金

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:60.8

装帧:平装

isbn号码:9787111586678

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《数据科学核心概念与实践》 内容提要 本书深入浅出地剖析了数据科学领域的核心理论、关键技术与前沿应用。全书结构严谨，内容涵盖了从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到机器学习模型构建、评估与部署的完整流程。我们摒弃了对单一编程语言的过度依赖，转而聚焦于数据思维的培养和跨领域工具的整合应用能力，旨在帮助读者建立起坚实的数据科学基础，并能独立解决复杂的现实问题。 第一部分：数据科学基石与思维构建 本部分是数据科学思维的奠基石。我们首先界定了数据科学的范畴，探讨了其在商业决策、科学研究和社会治理中的核心价值。 第一章：理解数据世界的全景 本章详细阐述了数据科学的定义、发展历程及其在不同行业（如金融、医疗、零售、制造）中的具体应用场景。重点探讨了“数据驱动决策”（Data-Driven Decision Making, DDDM）的哲学基础，强调了批判性思维在数据解读中的重要性。我们区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四个层次，为后续的深入学习设定了清晰的路线图。同时，本章也对数据科学家的角色和所需具备的复合技能进行了全面的剖析。 第二章：数据采集与生命周期管理 高效的数据获取是数据科学项目的起点。本章系统介绍了多种数据采集方式，包括但不限于API调用、网络爬虫（侧重于合法合规的爬取策略与技术）、数据库查询（SQL基础与进阶）以及物联网（IoT）传感器数据的接入。我们详细讲解了数据的生命周期管理（Data Lifecycle Management），包括数据的存储、版本控制、安全合规（如GDPR、HIPAA等相关法规概述）以及数据治理的基本原则。着重讨论了大规模数据集（Big Data）的挑战与应对策略，但侧重于概念和架构，而非特定软件的命令行操作。 第三章：数据清洗、预处理与质量保障 “垃圾进，垃圾出”是数据科学的铁律。本章聚焦于数据质量的提升。内容包括缺失值（Missing Values）的处理策略（插补法、删除法、模型预测法），异常值（Outliers）的检测与处理技术（统计学方法与可视化方法），数据格式的标准化与类型转换。此外，我们深入探讨了数据转换技术，如对数变换、Box-Cox变换，以及如何处理非结构化数据（文本、时间序列）的初步结构化工作。数据集成（Data Integration）和去重（Deduplication）的挑战与解决方案也被详细阐述。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化艺术 EDA是数据科学家与数据“对话”的过程。本部分旨在培养读者通过数据发现模式、假设和潜在问题的能力。 第四章：统计学基础与推断性分析 本章复习和深化了数据科学所需的统计学基础。内容涵盖描述性统计量（均值、中位数、方差、偏度、峰度），概率分布（正态分布、泊松分布、二项分布）的深入理解及其在建模中的应用。重点讲解了统计推断的核心概念：抽样、置信区间、假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）。本章强调了p值和统计显著性的正确解读，避免常见的统计陷阱。 第五章：多维数据可视化与叙事 优秀的可视化能够化繁为简。本章不仅仅介绍图表的类型，更强调“可视化叙事”（Data Storytelling）的艺术。内容包括选择合适图表类型（散点图、箱线图、热力图、地理空间图等）的原则，如何利用颜色、布局和交互性来增强信息的传达效率。我们探讨了在不同媒介（屏幕、印刷、仪表盘）中展示数据的最佳实践，并着重介绍了如何通过可视化来识别数据中的偏差、相关性和异常趋势。 第六章：特征工程与维度约减 特征工程被认为是提升模型性能的最关键环节。本章系统梳理了特征构建的策略：如何从原始数据中创造出具有预测能力的衍生特征（如时间序列的滞后特征、交互特征）。同时，本章详述了维度约减技术，包括主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据降维和去噪中的应用，以及非线性降维方法（如t-SNE）在可视化高维数据时的适用场景。 第三部分：机器学习核心模型与评估体系 本部分聚焦于构建预测和分类模型的方法论。 第七章：监督学习模型深入解析 本章详细剖析了线性模型（回归与逻辑回归）的内在机制、正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）的作用及其对模型解释性的影响。随后，深入探讨了非线性模型，包括决策树的构建过程、随机森林（Random Forest）的集成学习思想以及梯度提升模型（Gradient Boosting Machines, GBM）的工作原理。对于每种模型，我们都侧重于其假设、优缺点和参数调优的直觉理解。 第八章：无监督学习与模式发现 本章关注于从无标签数据中发现结构。内容包括聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）的理论基础和应用场景。我们还详细介绍了关联规则挖掘（Apriori算法）及其在市场购物篮分析中的应用。对于高维数据，无监督方法在特征学习和数据分组中的潜力得到了充分展示。 第九章：模型评估、验证与性能优化 构建模型只是第一步，科学地评估其性能至关重要。本章详细阐述了分类模型的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC），以及回归模型的误差度量（MAE, MSE, RMSE, $R^2$）。重点讲解了交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K折、留一法），以及如何诊断和应对过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）问题。偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的理论框架贯穿本章。 第十-十一章：时间序列分析与深度学习概述（入门） 时间序列数据具有独特的依赖结构。第十章介绍了时间序列数据的分解、平稳性检验（ADF检验）、自相关与偏自相关函数（ACF/PACF），以及经典的ARIMA、SARIMA模型的构建逻辑，强调了时间序列预测的特殊性。 第十一章对深度学习（Deep Learning）进行了高层次的介绍，侧重于理解其基本构成（神经元、激活函数、损失函数、反向传播的直观概念），探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的架构思想及其在特定数据类型上的优势，为后续的专业学习打下概念基础。 第四部分：数据科学的工程化与伦理实践 本部分将理论与实践相结合，探讨如何将模型投入实际应用并确保其公平性。 第十二章：模型的可解释性（XAI）与公平性 在许多关键决策领域，模型透明度至关重要。本章介绍了模型可解释性（Explainable AI, XAI）的必要性，并系统讲解了白盒模型（如线性模型）的解释方法。对于黑盒模型，我们深入探讨了局部可解释性方法（如LIME）和全局解释性方法（如Permutation Importance），帮助读者理解“为什么”模型做出了某个预测。同时，本章强调了算法公平性（Fairness）和偏差（Bias）的识别与缓解策略，这是现代数据科学不可或缺的一部分。 第十三章：从原型到部署的实践路径 本章关注数据科学项目的工程化落地。内容涵盖了模型部署的基础架构概念（如容器化、微服务），A/B测试的设计原则，以及模型监控（Model Monitoring）的关键指标（如数据漂移Data Drift和模型性能衰退）。强调了 MLOps（机器学习运维）的理念，确保模型的长期稳定性和有效性。 本书特色 概念先行，工具次之： 本书聚焦于数据科学的底层逻辑和数学原理，而非特定软件包的语法速查。旨在培养读者在工具更迭后依然能够快速掌握新技术的底层能力。 跨领域融合视角： 强调统计学、计算机科学和领域知识的交叉融合，提供一个全面的框架。 强调批判性思维： 贯穿始终的是对数据、模型结果的质疑和验证，避免盲目套用公式。 图示丰富，逻辑清晰： 大量使用概念图和流程图来阐释复杂的数学和算法流程，确保学习体验的流畅性。 适合读者 本书适合所有希望系统掌握数据科学核心理论、构建坚实基础的初学者、希望弥补理论短板的初级从业者、以及需要跨领域学习数据科学思维的工程师和分析师。掌握基础的数学和逻辑推理能力将有助于更深入地理解本书内容。

评分☆☆☆☆☆

基于python2写的，很多代码在已经不能用了，使用效果不好，还贵，不是很推荐购买，可以去知乎上看作者发的电子版，但是比较全，马马虎虎吧，谈不上多好，对于初学者，还是推荐Python编程快速上手 让繁琐工作自动化这本书，更合适，虽然python比较简单，但是还是要有一些小项目...

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一直以来，我都对编程有着浓厚的兴趣，但苦于没有系统性的学习路径，常常是点到为止，难以深入。终于，在朋友的推荐下，我入手了这本《自学Python》。拿到书的那一刻，我就被它简约而不失专业的封面设计所吸引。翻开扉页，温和的文字仿佛在向我招手，让我对接下来的学习之旅充满了期待。初次接触Python，我最担心的是概念的抽象和代码的晦涩。然而，这本书从最基础的“你好，世界”开始，一步步引导我理解变量、数据类型、运算符等核心概念。作者的讲解逻辑清晰，比喻生动，将原本可能枯燥的知识点变得易于理解和消化。更让我惊喜的是，书中并没有一味地堆砌理论，而是穿插了大量的实际案例，让我能够在学习新知识的同时，立刻感受到它们在实际应用中的威力。比如，在学习函数部分，作者通过一个简单的计算器例子，将函数的定义、调用、参数传递等概念融会贯通，让我第一次真正体会到“代码复用”的魅力。我尤其喜欢书中在讲解列表、元组、字典等数据结构时，那种循序渐进的对比分析，让我能够清晰地辨析它们之间的异同，以及在不同场景下各自的优势。那种感觉就像是在一本精心绘制的地图上，一步步探索Python世界的奥秘，每翻过一页，我的视野就更开阔一分。而且，书中提供的练习题设计得非常巧妙，既能巩固所学知识，又不至于过于重复，总能给我带来一些新的思考角度。我曾花费了整个周末的时间，去尝试解决一个书中留下的挑战性问题，虽然过程中遇到了不少困难，但最终当代码成功运行时，那种成就感是无与伦比的。这本书就像是我通往Python世界的一把金钥匙，为我打开了探索编程的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

要说现在什么技术最火，Python肯定占一席之地。作为一名想要跟上时代潮流的职场人士，我迫切需要一本高效的学习资料。《自学Python》这本书，可以说是我在众多Python书籍中做的最明智的选择。它的内容覆盖面广，从基础语法到常用库的应用，都进行了详实的介绍。我特别欣赏书中对Python标准库的系统性讲解，例如在讲解os模块时，作者通过实际的操作系统交互案例，让我看到了Python在系统管理方面的强大能力。书中对datetime模块的深入解析，也为我处理日期和时间提供了便捷的工具。我常常被书中那些“实战案例”所吸引，每一个案例都紧密结合实际工作场景，让我能够迅速将所学知识应用于解决实际问题。例如，书中关于使用requests库进行网页爬取的案例，对我工作中有大量数据抓取的需求帮助巨大。而且，书中对于代码的组织和模块化的建议，也让我受益匪浅，学会了如何编写更具可维护性的代码。我曾经为了理解“装饰器”的概念而苦恼，但书中用一个简洁的例子，就将它的原理和应用阐释得清晰明了。这本书就像是一位经验丰富的导师，为我指明了Python学习的道路，也为我打开了通往更多可能的大门。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我是一个容易对学习内容感到厌倦的人，常常是三分钟热度。但在阅读《自学Python》的过程中，我却发现自己很难停下来。这本书的叙述方式非常吸引人，它不像传统的教科书那样枯燥乏味，而是充满了故事性和趣味性。作者善于运用各种生动的比喻和类比，将复杂的概念化繁为简。例如，在讲解“异常处理”时，作者将其比作“为程序准备一个‘急救箱’”，这让我一下子就明白了在代码中设置try-except块的重要性。书中的项目实践部分尤其令我着迷，每一个项目都设计得非常巧妙，能够让我将所学的知识融会贯通。我记得在完成一个简单的“猜数字”游戏时，我不仅巩固了循环和条件语句，还学习了如何使用random模块生成随机数。这种“学以致用”的学习模式，让我充满了成就感，也让我对编程产生了更深厚的兴趣。书中对于代码风格的建议也非常有价值，它教会了我如何编写清晰、易读、易于维护的代码，这对于我未来的编程生涯至关重要。我曾经为了理解“列表推导式”而花费了不少时间，但书中用一个简练的例子，就将这个高效的语法展现在我面前，让我豁然开朗。这本书不仅仅是一本编程教材，更像是一位良师益友，它激发了我对编程的热情，也教会了我如何享受学习的过程。

评分☆☆☆☆☆

在选择一本Python入门书籍时，我非常看重其内容的深度和广度。《自学Python》这本书在这方面做得非常出色，它从最基础的变量和数据类型，一直延伸到更高级的模块和第三方库的应用，内容丰富且系统。我尤其欣赏书中对Python面向对象编程思想的阐述，它不仅讲解了类、对象、继承、多态等核心概念，还通过实际的案例，展示了如何利用面向对象的方式来构建更清晰、更易于维护的代码。书中对Python中字符串处理的精细讲解，更是让我惊叹于Python在文本操作上的强大能力。我常常被书中那些“调试技巧”所吸引，这些实用的方法，能够帮助我快速定位和解决代码中的问题，大大提高了我的学习效率。我记得在学习“列表切片”时，书中用一个清晰的图示，就将各种切片操作的用法一一展示出来，让我一眼就能看懂。而且，书中还提供了许多“小练习”，这些练习不仅巩固了所学知识，还常常会引导我思考更深入的解决方案。这本书就像是一位经验丰富的工程师，它不仅教会了我Python的“是什么”，更教会了我“为什么”和“怎么做”，为我未来的编程学习奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非计算机专业的学生，在学习Python之前，对编程的认知仅限于一些零散的概念。怀着对未知领域的好奇，我选择了《自学Python》。这本书最大的亮点在于它的“接地气”，它从最基础的Python安装和配置开始，详细地指导每一个步骤，即使是像我这样的新手，也能轻松上手。书中对Python语法规则的讲解非常细致，例如对各种数据结构的底层原理进行了深入浅出的剖析，让我对列表、字典、集合等有了更深刻的理解。我尤其喜欢书中在讲解“文件操作”时，那种循序渐进的引导，从简单的读取文本文件，到写入数据，再到更复杂的二进制文件处理，每一步都提供了清晰的代码示例和解释。这种由浅入深的教学方式，让我能够逐步建立起对文件IO的掌握。书中还穿插了一些关于Python的“最佳实践”和“常见陷阱”，这些宝贵的经验，能够帮助我避免很多弯路。我记得在学习“函数式编程”的概念时，书中用一个简洁的例子，就将map, filter, reduce这些高阶函数的作用展现得淋漓尽致，让我惊叹于Python的简洁与强大。这本书不仅仅是一本Python的入门指南，更是一本帮助我建立编程思维和解决问题能力的宝典。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我是一个比较“手残”的人，对计算机操作算不上精通，更不用说编程了。当初决定学习Python，纯粹是因为听说它“简单易学”，抱着试试看的心态买下了这本《自学Python》。拿到书后，我忐忑地翻开，生怕自己看不懂。然而，这本书的语言风格非常亲切，就像一位耐心细致的老师在耳边指导。它从最基本的环境搭建说起，一步一步地指导我如何安装Python、配置IDE，这些我之前觉得非常头疼的事情，在这本书的帮助下，竟然变得轻松自如。书中对每一个指令的解释都非常到位，不会留下任何模糊的空间。例如，在讲解“循环”的概念时，作者用了“一遍一遍地重复做同一件事”来比喻，瞬间就让我茅塞顿开。而且，书中提供的代码示例都非常简洁明了，我甚至可以一边看书，一边在自己的电脑上跟着敲代码，即时验证学习效果。我特别赞赏书中对“缩进”这个Python重要语法的讲解，作者用了“区分代码块的‘房间’”来形容，让我深刻理解了它在Python中扮演的角色，也避免了我一开始可能会犯的一些低级错误。书中的一些小技巧，比如如何编写注释、如何进行简单的调试，都为我后期的学习打下了坚实的基础。我记得在学习“条件语句”的时候，书中通过一个“是否下雨就决定是否带伞”的例子，将“if-else”的逻辑解释得淋漓尽致。这种贴近生活的例子，让我感觉学习编程不再是遥不可及的理论，而是可以解决实际问题的工具。这本书不仅教会了我Python的语法，更重要的是，它培养了我对编程的信心和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇的科技爱好者，Python作为当今最流行的编程语言之一，自然是我的学习重点。《自学Python》这本书，以其清晰的结构和深入浅出的讲解，为我提供了一个非常优质的学习平台。我特别喜欢书中对Python异常处理机制的详细介绍，它不仅讲解了try-except-finally的用法，还触及了自定义异常的创建，这让我能够编写更健壮、更可靠的代码。书中对Python的模块化设计理念的强调，也让我受益匪浅，学会了如何组织代码，提高代码的可重用性和可维护性。我常常被书中那些“代码优化建议”所吸引，这些建议往往能够帮助我写出更高效、更简洁的代码。我记得在学习“递归”函数时，书中用一个经典的汉诺塔问题，将递归的原理和实现方式展示得淋漓尽致，让我对这种强大的编程技巧有了深刻的理解。而且，书中还提供了一些关于“Python性能调优”的初步探讨，这些内容为我后续深入学习打下了基础。这本书不仅仅是一本Python的教材，更像是一本能够激发我探索技术潜力的启迪之书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望通过编程来提升工作效率的职场人士，我一直都在寻找一本能够快速、有效掌握Python的书籍。《自学Python》这本书，无疑是我遇到的最贴合我需求的一本。它从最基础的Python环境搭建和基础语法开始，循序渐进地引导我学习。我尤其欣赏书中对Python常用数据结构的深入剖析，例如它详细讲解了列表、元组、字典、集合等数据结构的操作方法和应用场景，并给出了具体的代码示例，让我能够更直观地理解它们。书中关于“文件IO”的讲解也非常实用，它涵盖了文件的读取、写入、追加等多种操作，并提供了清晰的代码示例，让我在处理实际文件数据时不再感到困惑。我经常被书中那些“解决实际问题”的案例所吸引，每一个案例都紧密结合工作中的实际需求，例如如何使用Python进行数据提取、清洗和分析，都提供了具体的解决方案。我曾经为了理解“lambda表达式”的简洁写法而反复尝试，但书中用一个非常巧妙的例子，就将它的强大功能展现在我面前，让我豁然开朗。这本书不仅教会了我Python的语法，更重要的是，它培养了我利用Python解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对技术抱有持续探索精神的爱好者，我一直在寻找一本能够快速、高效地引导我掌握Python的入门书籍。《自学Python》无疑满足了我的这一需求，并且超出了我的预期。这本书的结构安排非常合理，从最核心的基础知识，到逐渐深入的模块和库的应用，都做到了逻辑清晰、层次分明。我尤其欣赏书中对Python数据科学生态的初步介绍，例如在讲解Pandas库时，作者通过一个实际的数据分析案例，展示了如何使用DataFrame进行数据清洗、处理和可视化，这让我第一次感受到Python在数据处理领域的强大能力。书中对NumPy库的讲解也恰到好处，它不仅介绍了数组的创建和操作，还触及了向量化运算的概念，让我理解了为什么Python在科学计算领域如此高效。我常常被书中那些“进阶提示”所吸引，这些小小的补充信息，往往能为我揭示更深层次的原理或提供更优化的解决方案，让我觉得这本书的价值远不止于基础知识的传授。例如，在学习面向对象编程时，作者不仅解释了类和对象的概念，还顺带提及了继承和多态，为我后续深入学习OOP打下了基础。书中的代码片段都经过精心设计，既能体现关键技术点，又不过于冗长，方便我快速理解和复用。我曾利用书中介绍的Matplotlib库，绘制了我人生中的第一张散点图，那种将数据转化为可视信息的奇妙体验，至今难忘。这本书为我打开了Python在数据科学和Web开发等领域的大门，让我对接下来的深度学习充满了动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对编程充满好奇但又缺乏系统指导的学习者。在我尝试过几本其他编程书籍都未能坚持下去后，《自学Python》这本教材如同一股清流，让我重新燃起了学习的希望。这本书的语言风格非常平实而易懂，它摒弃了许多过于学术化的表达，而是用生活中常见的例子来比喻抽象的概念。例如，在讲解“类”和“对象”时，作者将其比作“设计蓝图”和“具体的建筑”，这种生动的类比让我一下子就抓住了核心思想。书中对Python中各种“数据结构”的讲解尤为细致，它不仅仅是罗列了它们的特点，更是深入分析了它们在不同场景下的使用效率和适用性。我特别喜欢书中关于“算法”的初步介绍，它没有涉及过于复杂的数学理论，而是通过一些简单的排序和查找例子，让我体会到了算法的魅力。而且，书中还提供了一些“编程小技巧”，这些看似不起眼的细节，却能在实际编程中大大提高我的效率。我曾经为了理解“生成器”的惰性求值特性而反复尝试，但书中用一个简洁而高效的例子，就将它的优势展现在我面前，让我豁然开朗。这本书不仅仅是传授Python语法，更重要的是，它培养了我对编程的逻辑思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

刚到手，读了目录和前几章，思路清晰，由浅入深，之前只学了c++，工作后要用python都是现查现写，决定通过这本书系统学习一下～

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