數據科學入門 在線電子書 圖書標籤: 數據分析 數據科學 機器學習 Python 數據挖掘 計算機科學 計算機 CS
發表於2024-11-22
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這書看的太纍,講瞭許多概念,但都是輕描淡寫的過去瞭,一言不閤之處就寫代碼。看瞭也隻是知道個名詞,不知道什麼意思,也不知道怎麼用。做數據方麵的工作還蠻難的。
評分泛讀課,或選修課用教材。
評分和《數學之美》交叉著閱讀的,後者從“道”的角度介紹的各種數據科學方法,在本書中多有從python入門的角度做齣的實現。但對於非計算機類專業的文科生,也仍舊太難瞭,隻是瞭解瞭數據科學具體的各種應用,作為思考管理會計工作與之關係的一個立足點。
評分雖然我覺得各種東西手動實戰很牛逼。。 但是真的不能拿來做工程的啊。。 更何況好多numpy的例子因為不是學經濟類的根本看不懂。
評分太簡單瞭,隻是入門,是真的隻是入門。
Joel Grus
是Google的一位軟件工程師,曾於數傢創業公司擔任數據科學傢。目前住在西雅圖,專注於數據科學工作並樂此不疲。偶爾在joelgrus.com發錶博客,長期活躍於Twitter @joelgrus。
數據科學是一個蓬勃發展、前途無限的行業,有人將數據科學傢稱為“21世紀頭號性感職業”。本書從零開始講解數據科學工作,教授數據科學工作所必需的黑客技能,並帶領讀者熟悉數據科學的核心知識——數學和統計學。
作者選擇瞭功能強大、簡單易學的Python語言環境,親手搭建工具和實現算法,並精心挑選瞭注釋良好、簡潔易讀的實現範例。書中涵蓋的所有代碼和數據都可以在GitHub上下載。
通過閱讀本書,你可以:
學到一堂Python速成課;
學習綫性代數、統計和概率論的基本方法,瞭解它們是怎樣應用在數據科學中的;
掌握如何收集、探索、清理、轉換和操作數據;
深入理解機器學習的基礎;
運用k-近鄰、樸素貝葉斯、綫性迴歸和邏輯迴歸、決策樹、神經網絡和聚類等各種數據模型;
探索推薦係統、自然語言處理、網絡分析、MapReduce和數據庫。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具...
評分这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。
評分这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。
評分说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...
評分说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...
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