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出版者:科学出版社

作者:易文韬 陈颖平编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-01-01

价格:27.0

装帧:

isbn号码:9787030055897

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 开发
• 手册
• 技术
• 入门
• 进阶
• 代码规范
• 最佳实践
• 实战

好的，以下是一本名为《精通Python数据科学实战》的图书简介，旨在满足您的要求：详细、不包含Java内容、字数约1500字，且语言自然流畅。 --- 精通Python数据科学实战 彻底释放数据潜能：从基础理论到前沿应用 图书信息： 书名： 精通Python数据科学实战 作者： 资深数据科学家团队 页数： 约850页 适用读者： 具备一定编程基础，希望深入学习和应用Python进行数据分析、机器学习和深度学习的工程师、研究人员、数据分析师及在校学生。 --- 导言：为什么选择Python进行数据科学？ 在当今这个由数据驱动的时代，掌握一套高效、灵活且功能强大的工具至关重要。《精通Python数据科学实战》不仅仅是一本工具书，它是一份全面的路线图，旨在指导读者跨越从原始数据到可执行商业洞察的鸿沟。我们选择Python，是因为它凭借其简洁的语法、庞大的社区支持以及无与伦比的科学计算库生态系统（如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow），已成为数据科学领域无可争议的首选语言。 本书的编撰目标非常明确：实战至上。我们摒弃了冗长乏味的理论堆砌，专注于展示如何在真实世界的数据场景中，运用最新的Python技术栈解决复杂问题。无论是金融风控、市场趋势预测，还是自然语言理解，本书都提供了详尽的代码示例和案例分析。 第一部分：Python数据科学基石与环境搭建（第1章 - 第4章） 本部分为读者打下坚实的基础，确保所有后续的高级应用都有章可循。 第1章：数据科学家的Python环境配置与最佳实践 我们将详细介绍如何搭建一个高效且隔离的数据科学工作环境。内容涵盖Anaconda/Miniconda的环境管理、虚拟环境（如Conda和venv）的创建与维护，以及Jupyter Notebook/Lab的进阶使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的优化配置，以提升交互式开发的效率。我们还将探讨代码版本控制的最佳实践，特别是Git在数据科学项目中的应用。 第2章：NumPy的向量化思维与高性能计算 NumPy是科学计算的基石。本章深入讲解其核心——`ndarray`对象的特性、内存布局以及向量化操作的底层原理。读者将学习如何利用广播机制（Broadcasting）编写出比传统循环快百倍的计算代码，并掌握傅里叶变换、线性代数求解等高级功能在实际数据处理中的应用。 第3章：Pandas：数据清洗、转换与探索的瑞士军刀 Pandas是数据处理的灵魂。本章将超越基础的`read_csv`操作。我们聚焦于复杂的数据重塑技术，例如：高效处理缺失值（插值法、标记法）、多级索引（MultiIndex）的管理、时间序列数据的切片与重采样（Resampling），以及利用`apply`、`map`、`transform`的性能差异进行数据透视。最后，我们将演示如何使用`query()`和`eval()`方法进行内存优化的表达。 第4章：数据可视化：从 Matplotlib 到 Plotly 的叙事艺术 好的数据故事需要清晰的视觉呈现。本章系统介绍Matplotlib的深度定制能力，重点放在自定义图例、次坐标轴和复杂布局的实现。随后，我们将转向交互式可视化工具，如Seaborn（统计图表优化）和Plotly/Bokeh（Web端动态展示），指导读者创建既美观又信息密度高的图形，例如桑基图（Sankey Diagram）和交互式地图可视化。 第二部分：经典机器学习的实战部署（第5章 - 第8章） 这一部分聚焦于Scikit-learn生态系统，讲解如何构建、评估和优化预测模型。 第5章：特征工程的艺术：构建预测能力的基石 特征工程是决定模型上限的关键步骤。本章深入探讨特征构建的各个维度：定性特征的编码（One-Hot、Target Encoding）、数值特征的缩放与变换（Box-Cox、Yeo-Johnson），以及如何使用特征选择技术（递归特征消除RFE、Lasso）来降低维度和噪声。我们将使用真实数据集演示特征交叉（Feature Crossing）对模型性能的提升。 第6章：监督学习：回归与分类模型的精细调优 涵盖线性模型、决策树、集成方法（随机森林、梯度提升机GBDT）的底层逻辑与参数调优。重点讲解如何使用交叉验证（Cross-Validation）策略选择最优模型，并深入讨论评估指标（如AUC-ROC、F1-Score、RMSE）在不同业务场景下的选择与解释。 第7章：无监督学习与降维技术 探索数据的内在结构。本章详述K-Means、DBSCAN等聚类算法的适用场景与局限性。在降维方面，我们将详细解析主成分分析（PCA）的原理及其在特征空间解释性上的应用，并介绍t-SNE和UMAP在高维数据可视化中的实际操作。 第8章：模型性能评估与可解释性（XAI） 构建模型只是第一步，理解模型至关重要。本章重点介绍模型诊断技术，如学习曲线和残差分析。我们引入模型可解释性工具包（如SHAP和LIME），演示如何向非技术人员清晰地解释复杂模型的预测依据，实现模型透明化。 第三部分：深度学习与前沿应用（第9章 - 第12章） 本部分切换到更复杂的学习范式，侧重于TensorFlow和PyTorch框架的应用。 第9章：深度学习框架基础：TensorFlow 2.x 与 Keras 本书以TensorFlow 2.x和Keras API为主线，讲解构建神经网络的完整流程：从定义层（Layers）到使用函数式API构建复杂网络结构。我们将详细演示如何利用TensorBoard进行训练监控和性能可视化。 第10章：卷积神经网络（CNN）与图像处理实战 深入卷积、池化和激活函数。本章通过一个完整的图像分类项目（如迁移学习应用ResNet或VGG），指导读者如何加载和预处理图像数据，并优化GPU训练的性能。内容还包括目标检测的基础概念引入。 第11章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 针对时间序列和文本数据，本章详细解析RNN、LSTM和GRU的结构。我们将构建一个实用的股票价格预测模型，并结合Keras的Embedding层，展示如何高效处理大规模文本数据，实现情感分析任务。 第12章：生产环境部署与MLOps初探 数据科学的价值在于落地。本章讨论如何将训练好的模型转化为可供服务（Serving）的API。内容覆盖使用Flask/FastAPI包装模型，以及初步接触模型版本控制、数据漂移监控等MLOps基础概念，确保模型在生产环境中的稳定运行。 结语 《精通Python数据科学实战》力求成为读者案头必备的参考书。通过对每一个关键步骤的深入剖析和大量实战案例的支撑，我们相信，本书将有效助您从理论学习者转变为能够独立解决复杂数据挑战的实战派数据科学家。打开这本书，就是迈向数据科学精通之路的第一步。

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说实话，市面上关于Java的书籍汗牛充栋，但真正能沉下心来读完并从中获益匪浅的不多。这本书的独特之处在于它构建了一个非常宏大的知识体系框架，让你在学习具体技术细节的同时，始终能保持对全局的把握。作者在组织内容时，采用了螺旋上升的结构，即先介绍一个高层概念，然后在后续章节中不断地注入更深入的细节和更复杂的应用场景。这种设计避免了早期知识点过载的问题，使学习过程保持了良好的节奏感和渐进性。特别是关于多线程并发处理的章节，它没有简单地罗列`synchronized`和`Lock`，而是深入探讨了底层操作系统原语和Java内存模型（JMM）的交互作用，为构建高可靠性的分布式应用奠定了坚实的基础理论。

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这本书的装帧设计得相当有档次，硬壳封面摸上去很有质感，字体排版也十分考究，阅读体验一流。我拿到手的时候，光是翻阅目录就已经被其内容的广度和深度所吸引。它不仅仅是一本工具书，更像是一本技术思想的结晶。作者在讲解每一个核心概念时，都会深入浅出地剖析其背后的设计哲学，这一点非常难得。比如，在论述面向对象编程的精髓时，书中提供的代码示例不仅简洁明了，而且极具启发性，让人在实践中能立刻感受到理论与实践的完美结合。我尤其欣赏它对现代Java生态系统的覆盖，从基础语法到高级并发编程，再到最新的模块化特性，都有详尽的阐述，仿佛作者带着你进行了一次结构清晰、目标明确的深度探索之旅。阅读过程中，我时常会停下来思考作者提出的那些引发性的问题，这极大地提升了我的编程思维深度。

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这本书的价值远超其作为一本参考手册的定位。我将其视为一本“思维拓展器”。它不满足于停留在表层API的介绍，而是不断引导读者去思考框架设计者的意图和权衡。比如，它会探讨为什么某些设计模式在Java中以特定的形式出现，以及如何根据不同的业务场景选择最合适的实现策略，而不是盲目地套用模板。书中对设计模式的讲解，是结合实际项目代码片段来阐述的，这比单纯的理论描述生动得多。读完这本书，我感觉自己在面对新的技术难题时，不再是手足无措地去搜索零散的解决方案，而是能够快速地在大脑中构建出一个结构化的、基于扎实原理的解决方案蓝图。这是一本真正能提升工程师内功的宝典。

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我习惯于带着批判性的眼光去审视技术书籍，但这本书在很多方面都超出了我的预期。它处理复杂主题的方式极其严谨，逻辑链条几乎找不到断裂之处。例如，在解析Java 8引入的Stream API时，作者不仅展示了API本身，还回溯性地解释了函数式编程范式是如何影响Java语言设计的，这种深层挖掘让我对函数式编程的理解上升到了一个新的维度。更令人称道的是，全书的例子都经过了精心打磨，每一个变量名、每一个方法调用都仿佛经过了反复推敲，力求在清晰度和完整性之间取得最佳平衡。我发现，即便是那些我自认为已经掌握得差不多的技术点，通过这本书的重新阐述，也能发现新的理解角度，这对于保持技术视野的锐度至关重要。

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这本书的叙述风格非常朴实而又充满力量，没有那种故作高深的学术腔调，读起来非常顺畅，就像一位经验丰富的前辈在手把手地指导你。作者似乎深知初学者和中级开发者的痛点，对那些常常让人困惑的知识点，比如JVM内存模型和垃圾回收机制，进行了百科全书式的拆解。他不仅告诉你“是什么”，更着重解释了“为什么会这样”以及“我们应该如何应对”。我记得有一章专门讲到了性能调优的艺术，书中列举了几个经典的性能瓶颈案例，并提供了多种解决方案的优缺点对比。这种实战导向的讲解，让枯燥的理论瞬间变得生动起来，我立刻将书中的一些技巧应用到了我的项目中，效果立竿见影。对于那些希望从“会写代码”跨越到“写好代码”的程序员来说，这本书无疑是一盏指路明灯。

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