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出版者:北京希望电子出版社

作者:石明贵

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:30.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900088604

丛书系列:

图书标签:

• Authorware
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• 教程
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• 软件
• 编程
• 教育
• 计算机
• 设计
• 开发
• 标准版

好的，这是一份关于一本名为《精通Python数据科学：从基础到前沿实战》的图书的详细简介，这份简介将不会提及您提供的“Macromedia Authorware 6标准教程”的任何信息。 --- 精通Python数据科学：从基础到前沿实战 书籍概览 在当今数据驱动的世界中，Python已成为数据科学领域无可争议的王者。它以其简洁的语法、强大的生态系统和广泛的应用场景，赋能着从学术研究到商业决策的各个层面。《精通Python数据科学：从基础到前沿实战》并非一本入门级的工具书，而是一部面向有一定编程基础，渴望系统性掌握现代数据科学全流程的专业人士和高阶学习者的深度指南。 本书旨在弥合理论知识与复杂项目实践之间的鸿沟，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为什么这样做”以及“在特定场景下如何优化”。 全书结构严谨，内容涵盖数据获取、清洗、探索性分析（EDA）、高效建模、高性能计算，直至最终的模型部署和可视化呈现。我们摒弃了零散的知识点罗列，转而采用项目驱动（Project-Driven） 的教学方法，通过贯穿全书的多个真实世界案例，将散落的工具和技术编织成一个完整的、可复用的数据科学工作流。 核心内容深度解析 第一部分：Python数据科学的基石与高效环境构建 本部分专注于打牢基础，确保读者能够搭建一个高效且标准化的开发环境，并熟练运用Python进行数据操作的基础工具。 1. 环境与版本管理（Python Ecosystem Mastery）： 深入探讨Anaconda/Miniconda环境的精细化管理，包括创建隔离环境、版本锁定与依赖冲突的解决策略。我们详细解析了JupyterLab/VS Code在数据科学工作流中的最佳实践配置，重点介绍如何利用`nbextensions`提升交互式编程效率。 2. NumPy的向量化哲学与高性能计算（Vectorization Deep Dive）： 超越基础的数组操作，本书深入剖析NumPy的底层内存布局（C-order vs. Fortran-order），阐述广播机制（Broadcasting）的数学原理及其对性能的决定性影响。读者将学习如何使用`ufuncs`（通用函数）和`np.lib.stride_tricks`来处理复杂的、非标准的数据结构，实现C语言级别的速度优化。 3. Pandas的结构化数据处理艺术（Advanced Data Wrangling）： Pandas是数据科学的瑞士军刀，本书将重点放在其高级功能上。内容包括： 时间序列的精细化处理： 频率转换、滚动窗口计算（`rolling`的高级参数）、滞后分析（`shift`与`shift`的组合技巧）。 多级索引（MultiIndex）的构建与高效查询： 掌握`swaplevel`、`reorder_levels`以及基于标签（`loc`）和位置（`iloc`）的复杂切片。 内存优化技术： 讲解如何利用`category`数据类型、数据类型向下转型（Downcasting）以及使用高效的I/O库（如Parquet、Feather）来处理TB级别数据集。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与数据洞察的挖掘 数据理解是模型成功的前提。本部分强调如何通过视觉化和统计方法，在数据中发现隐藏的结构和潜在的偏差。 4. 现代数据可视化编程（Beyond Matplotlib）： 本书侧重于利用Plotly和Altair构建交互式、可嵌入的、信息丰富的图形。我们将教授如何使用Plotly Express快速生成复杂图表，并深入讲解如何通过自定义布局、工具提示（Tooltips）和动态过滤，将静态图表转化为动态分析工具。此外，还涵盖了使用Seaborn进行统计关系可视化的最佳实践，包括分布图、回归拟合图的正确解读。 5. 统计学基础与假设检验在数据科学中的应用： 本章不回避统计学的严谨性。我们将复习中心极限定理、假设检验（t检验、ANOVA、卡方检验）的适用条件，并使用Statsmodels库进行回归模型的严格检验，关注P值、置信区间和模型诊断（如残差分析），确保数据洞察具有统计学意义。 第三部分：机器学习核心与模型深度优化 这是本书的核心部分，专注于Scikit-learn生态系统的深入应用和模型性能的极限挖掘。 6. Scikit-learn的Pipeline与自动化（End-to-End Workflow）： 重点介绍如何使用`Pipeline`和`ColumnTransformer`来封装整个预处理和建模流程，实现代码的模块化和防止数据泄露。我们将详述交叉验证（Cross-Validation）策略的合理选择（如时间序列的`TimeSeriesSplit`）。 7. 超参数调优的进阶策略（Advanced Hyperparameter Tuning）： 传统的Grid Search和Random Search效率低下。本书将重点介绍基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization） 的工具（如Hyperopt或Optuna），讲解其工作原理（如高斯过程回归），以及如何利用并行化技术加速调优过程。 8. 解释性AI（XAI）：理解黑箱模型： 随着模型复杂度的增加，可解释性变得至关重要。本章将详细讲解SHAP（SHapley Additive exPlanations） 和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations） 的理论基础及其在树模型和神经网络中的实际应用，帮助读者向业务方解释模型决策的依据。 第四部分：前沿技术与工程化部署 数据科学项目的最终价值体现在其应用和扩展性上。 9. 深度学习的Python接口与GPU加速： 虽然本书侧重传统ML，但会提供一个坚实的PyTorch快速入门，重点在于如何高效地利用GPU进行数据加载（`DataLoader`优化）和模型训练，并介绍如何使用ONNX格式进行模型导出。 10. 大数据处理框架的桥接（Spark与Dask）： 当数据超越单机内存限制时，需要分布式计算。我们将介绍如何使用PySpark进行数据转换，以及使用Dask库，它以更Pythonic的方式扩展NumPy、Pandas和Scikit-learn到多核CPU或集群环境，实现无缝的代码迁移。 11. 模型服务化与生产环境考量（MLOps Lite）： 最后，本书将探讨如何将训练好的模型部署为一个RESTful API服务。重点介绍FastAPI框架的高性能特性，以及使用Docker进行环境容器化，确保模型在任何生产环境中都能稳定、快速地响应请求。 读者对象 有一定Python基础，希望系统性转向数据科学领域的工程师。 数据分析师，渴望将统计洞察转化为可预测模型的专业人士。 正在使用R或其他工具，寻求迁移到Python生态系统的高级用户。 需要将数据科学模型集成到实际业务流程中的项目负责人。 本书特色 代码即知识： 所有代码示例均可直接在GitHub仓库中获取，并附带详细的Markdown注释。 聚焦效率： 大量篇幅用于讲解性能优化、内存管理和并行计算技巧，确保读者编写的代码不仅正确，而且快速。 实践驱动： 包含金融风险预测、自然语言文本分类、大规模推荐系统预处理等三个贯穿全书的综合性实战案例。 通过阅读本书，您将掌握的不仅仅是几个库的API，而是一整套解决现代数据科学挑战的思维模型和工程化方法论。

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