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出版者:清华大学出版社

作者:刘烨，季石磊等编

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2007-5

价格:43.00元

装帧:

isbn号码:9787302148746

丛书系列:

图书标签:

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《Python数据科学实战指南》 在这瞬息万变的数字时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势的关键。本书旨在为希望深入掌握Python在数据科学领域的应用，并能独立完成数据分析、建模及可视化项目的读者提供一份详实全面的实战指南。我们将带领您从基础概念出发，循序渐进地构建坚实的数据科学知识体系，并重点关注如何将理论转化为实际应用。 核心内容概览： 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 Python语言基础回顾： 尽管您可能已具备一定的Python编程基础，本部分将快速梳理Python的核心概念，包括数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数以及数据结构（列表、元组、字典、集合）。我们会强调那些在数据科学中特别常用的Python特性，例如列表推导式、生成器表达式等，以提高代码效率。 数据科学核心库介绍： 我们将详细介绍数据科学领域不可或缺的三大库： NumPy： 重点讲解NumPy的ndarray对象，包括其创建、索引、切片、数学运算、广播机制以及线性代数功能。您将学会如何利用NumPy高效地处理数值型数据，为后续的复杂计算打下基础。 Pandas： 作为数据处理和分析的利器，Pandas的DataFrame和Series对象将是本部分的重点。您将学习如何从各种数据源（CSV、Excel、SQL数据库等）读取数据，进行数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值），数据转换（数据类型转换、特征工程），数据合并与连接，以及数据的分组与聚合操作。 Matplotlib与Seaborn： 数据可视化是理解和传达数据洞察的 vital skill。我们将深入讲解Matplotlib的基础绘图功能，包括创建各种图表（折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等），自定义图表元素（标题、轴标签、图例、颜色、样式），以及保存图表。在此基础上，我们将介绍Seaborn库，它建立在Matplotlib之上，提供了更美观、更便捷的高级统计图形绘制功能，如热力图、箱线图、小提琴图、回归图等，让您的数据可视化效果更上一层楼。 第二部分：数据分析与探索性数据分析（EDA） 数据探索性分析（EDA）： 本部分将指导您如何系统地对数据集进行探索性分析。您将学习如何计算描述性统计量（均值、中位数、方差、标准差、分位数等），分析数据的分布特征，识别数据的模式和关系，发现潜在的异常值，并利用可视化工具直观地展示这些发现。我们会强调在EDA过程中提出有意义的问题，并寻找数据中的答案。 数据清洗与预处理进阶： 在实际数据分析项目中，数据质量往往是最大的挑战。您将进一步学习更高级的数据清洗技巧，包括字符串处理（正则表达式的应用）、日期时间数据的处理、文本数据的初步处理（分词、去除停用词等），以及如何有效地进行特征工程，例如创建新的特征、对分类特征进行编码（独热编码、标签编码）、对数值特征进行缩放（标准化、归一化）等。 第三部分：机器学习模型入门与应用 机器学习基础概念： 在开始构建模型之前，我们会先介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、回归、分类、聚类等。您将理解模型的训练、测试、评估等关键流程。 Scikit-learn库实战： Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一。本部分将重点介绍Scikit-learn的核心功能： 数据预处理模块： 再次强调Scikit-learn提供的预处理工具，如`StandardScaler`、`MinMaxScaler`、`OneHotEncoder`等，以及如何在模型训练流程中应用它们。 常用机器学习算法： 我们将精选几种常用的机器学习算法进行深入讲解和实战演示，包括： 线性回归与逻辑回归： 学习如何构建和评估线性模型，用于预测连续值和分类问题。 决策树与随机森林： 理解树模型的构建原理，以及如何利用集成学习（随机森林）提升模型性能。 支持向量机（SVM）： 探索SVM在分类和回归任务中的强大能力。 K-Means聚类： 学习如何进行无监督学习中的聚类分析，发现数据中的分组。 模型评估与选择： 您将掌握如何使用各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差、R²分数等）来评估模型的性能，并学习交叉验证等技术来选择最优模型。 第四部分：项目实战与进阶主题 端到端数据科学项目： 为了巩固所学知识，我们将通过一个或多个实际项目贯穿整个学习过程。这些项目将涵盖从数据获取、清洗、探索性分析、特征工程，到模型选择、训练、评估和结果解释的完整流程。例如，我们可能会选择一个电商评论情感分析项目，或者一个房产价格预测项目，让您亲身体验数据科学的全貌。 时间序列分析基础： 了解如何处理和分析时间序列数据，例如使用ARIMA模型进行趋势预测。 数据可视化进阶： 除了基本的图表，我们还会探讨更复杂的交互式可视化技术，例如使用Plotly或Bokeh库创建动态的、可交互的数据图表，增强数据的呈现效果。 本书的独特价值： 高度实战性： 本书摒弃了空泛的理论讲解，每一章都围绕着实际操作和代码实现展开，让您在动手实践中学习。 循序渐进的逻辑： 内容组织结构清晰，从基础知识到高级应用，逐步深入，适合不同程度的读者。 丰富的代码示例： 提供大量可运行、可复制的代码片段，并附带详细的注释，帮助您理解代码逻辑。 真实世界数据场景： 案例和项目均取材于真实世界的数据场景，让您学到的技能更具针对性和实用性。 全面覆盖数据科学流程： 从数据获取到模型部署，本书覆盖了数据科学项目的各个关键环节。 无论您是希望转行数据科学的从业者，还是希望在现有工作中更有效地利用数据的工程师、分析师、研究人员，亦或是对数据分析和机器学习充满兴趣的学习者，《Python数据科学实战指南》都将是您手中不可或缺的工具书和学习伙伴。准备好迎接数据驱动的强大力量吧！

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**评价三：** 我通常在学习一门新技术时，会对照多本书籍进行交叉学习，但这本书却成为了我的主要参考资料，原因在于其内容的广度和深度达到了一个非常平衡的点。它不像一些入门书籍那样浅尝辄止，让人学完后依然心虚；也不像某些高级参考书那样晦涩难懂，让人望而却步。书中对面向对象编程（OOP）核心原则的阐述，特别是多态性的实际应用，远超出了教科书式的定义。作者通过构建一个小型业务系统作为贯穿全书的主线，将面向对象思想、组件化开发以及后期的单元测试和调试技巧，有机地融合在一起，形成了一个完整的知识闭环。这种“项目驱动”的学习路径，对于那些希望快速将理论转化为生产力的学习者来说，无疑是最佳的选择。我尤其欣赏它在介绍UI层技术选型时的中立态度，它没有强行推销某一个前端框架，而是聚焦于C#后端如何有效地通过API与各种界面技术进行高效通信，这体现了作者对技术栈解耦的深刻理解。

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**评价五：** 对于我这种已经有一定编程基础，希望系统性地提升C#能力的开发者来说，这本书提供了一个完美的“查漏补缺”和“体系重塑”的平台。它对C# 语言特性的演进把握得非常精准，从早期版本的重要改进，到最新特性（比如记录类型、模式匹配的深度应用）的介绍，都保持了同步和前瞻性。特别是在涉及到单元测试框架（如xUnit或NUnit）的使用时，书中展示了如何有效地使用模拟（Mocking）技术来隔离依赖，保证测试的独立性和可重复性，这是我过去工作中经常偷懒但又深知其危害的地方。此外，书中对依赖注入（DI）容器的原理和在不同场景下的配置方法进行了透彻的讲解，这对于理解现代.NET Core应用架构至关重要。这本书不是那种读完一遍就可以束之高阁的“速成手册”，它更像是一本工具书和参考指南，随着项目复杂度的增加，我发现自己会越来越频繁地回翻其中的某些章节，去验证自己的设计决策是否符合最佳实践。这种经得起时间考验的深度和实用性，是其最宝贵的财富。

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**评价一：** 初次翻阅市面上琳琅满目的编程书籍，很多都带着那种千篇一律的学院派气息，要么过于理论化，要么例子陈旧得像是上个世纪的产物。然而，当我接触到这本书时，立刻被它那种务实和贴近行业需求的风格所吸引。这本书的作者显然深谙C#语言的精髓，并知道如何将那些抽象的概念，通过生动、实际的案例串联起来。例如，它对LINQ的讲解，绝不是简单地罗列语法，而是深入剖析了其背后的设计思想，以及如何在处理复杂数据集合时，用更简洁、更具表现力的方式来替代繁琐的循环。尤其让我印象深刻的是，书中关于异步编程（Async/Await）的部分，它没有回避异步操作带来的复杂性，而是循序渐进地展示了如何构建响应迅速、无阻塞的应用程序，即便是对于初学者，也能在逐步实践中领悟到其精妙之处。书中对设计模式的引入也处理得恰到好处，不堆砌概念，而是将工厂模式、单例模式等融入到实际的应用程序架构设计中，让人明白这些“老生常谈”的模式在现代软件开发中的生命力。这种注重“如何用”而非仅仅“是什么”的教学理念，极大地提升了我的学习效率和解决实际问题的能力。

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**评价四：** 这本书的排版和逻辑组织，体现了极高的专业水准。打开书本，首先感受到的是清晰的章节划分和恰到好处的代码高亮与注释。在讲解复杂的算法或数据结构实现时，作者总是先用自然语言清晰地描述问题的本质，随后再给出C#的实现，这极大地降低了阅读的认知负荷。我注意到，书中在探讨性能优化时，不仅讲解了常见的循环优化技巧，还深入到了.NET运行时环境（CLR）的一些底层特性，比如垃圾回收（GC）机制对程序性能的影响，以及如何通过对象生命周期管理来减少内存压力。这些内容往往是普通教程会忽略的“高阶知识点”，但对于构建高性能应用至关重要。对于需要处理大量并发请求的Web服务开发者而言，书中关于并发集合和锁机制的对比分析，提供了宝贵的实战经验，避免了在实际工作中因为并发错误而导致的灾难性后果。整体阅读体验顺畅而富有启发性，让人有种作者就在旁边耐心指导的感觉。

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**评价二：** 说实话，我是一个对技术文档有很高要求的人，我追求的是那种能让我“醍醐灌顶”的感觉，而不是堆砌代码片段的说明书。这本书在代码质量和工程实践方面，给我带来了巨大的惊喜。它不仅仅教会了你如何写出能跑的代码，更重要的是，它在潜移默化中塑造了一种良好的编程习惯。书中对于异常处理的章节尤为出色，它没有停留在简单的`try-catch`块上，而是细致地探讨了何时应该捕获、何时应该重新抛出，以及如何有效地利用自定义异常来增强程序的健壮性和可维护性。此外，书中在涉及到数据持久化时，对ADO.NET和现代ORM框架（如Entity Framework Core）的对比和应用场景分析，非常到位。作者清晰地指出了不同技术栈的优缺点，避免了那种“一招鲜吃遍天”的武断，让读者能够根据项目需求做出明智的技术选型。读完这些章节，我感觉自己不再是一个仅仅会敲代码的“码农”，而开始具备一个软件工程师应有的全局观和对技术权衡的判断力。这种对细节的把控和对实践的尊重，是很多同类书籍所欠缺的。

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