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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:[美] 戴维·谢伦（Davy Cielen）

出品人:

页数:222

译者:刘义

出版时间:2017-9-1

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111578260

丛书系列:数据科学与工程技术丛书

图书标签:

数据科学
python
计算机
软件开发
机器学习
Python
数据科学
数据分析
机器学习
Pandas
NumPy
Matplotlib
统计学
数据可视化
编程入门

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具体描述

本书涵盖的主题非常广泛，介绍了数据科学方方面面的知识，每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面，为读者以后的深入学习打下基础。具体内容包括：第1、2章系统介绍大数据科学的背景知识及框架结构；第3~5章介绍机器学习相关知识；第6~9章介绍几个比较有趣的数据科学主题。本书是学习数据科学知识的入门教材，在深入学习本书的实例前，需要掌握SQL、Python及HTML5的入门知识，了解统计学和机器学习相关知识。

《Python数据科学导论》—— 开启数据探索与洞察之旅在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界、预测未来的关键要素。掌握数据科学技能，如同拥有了一双洞察万物的眼睛，能够从海量信息中提炼价值，发现隐藏的规律，并将其转化为 actionable insights。本书《Python数据科学导论》正是为渴望踏入数据科学领域，或希望系统提升数据分析与建模能力的你量身打造。本书并非简单罗列枯燥的理论，而是以Python这一强大而灵活的编程语言为载体，带领读者一步步深入数据科学的各个核心环节。我们将从数据科学的基本概念出发，阐述其在不同行业的应用价值，帮助你建立起宏观的认识框架。随后，重点将放在Python语言本身，从基础语法、数据结构到面向对象编程，为后续的数据处理和分析打下坚实基础。数据科学的核心在于对数据的处理与分析，因此，本书将投入大量篇幅介绍Python在这一领域的强大工具集。你将学习如何使用 `NumPy` 进行高效的数值计算，掌握多维数组的创建、操作与数学函数应用，为处理大规模数值数据奠定基础。接着，我们将深入 `Pandas` 库，这是进行数据清洗、转换、整合和探索性分析的利器。从DataFrame和Series的结构化数据操作，到缺失值处理、数据分组聚合、时间序列分析，再到数据的合并与连接，你将学会如何将原始、杂乱的数据转化为规整、可供分析的状态。可视化是理解数据、沟通结果的重要桥梁。本书将引导你掌握 `Matplotlib` 和 `Seaborn` 这两个强大的可视化库。从简单的折线图、散点图、柱状图，到更复杂的箱线图、热力图、分布图，你将学会如何根据不同的数据类型和分析目的，选择合适的可视化方法，制作出清晰、美观、富有信息量的数据图表，从而直观地揭示数据背后的故事。除了描述性统计和可视化，数据科学的价值还在于其预测和建模能力。本书将为你引入机器学习的基础概念，让你了解监督学习、无监督学习等核心范式。我们将通过实际案例，让你体验如何使用 `Scikit-learn` 这一业界主流的机器学习库，进行模型的训练、评估与调优。从线性回归、逻辑回归等基础模型，到决策树、随机森林等集成方法，再到聚类算法的应用，你将逐步掌握构建预测模型和发现数据隐藏结构的能力。本书的编写理念是“学以致用”，因此，我们精心设计了一系列贴近实际应用场景的案例。这些案例涵盖了数据收集、数据清洗、特征工程、模型构建、结果评估等完整的数据科学流程。通过解决这些实际问题，你不仅能够巩固所学的知识和技能，更能培养独立分析和解决问题的能力。我们将引导你理解如何将所学应用于商业分析、科学研究、社会学调查等诸多领域，让你看到数据科学的无穷潜力。《Python数据科学导论》并非一本速成手册，而是一次系统的学习之旅。我们鼓励读者在阅读过程中勤于动手实践，反复推敲代码，深入理解每一个算法的原理和应用场景。通过循序渐进的学习，你将逐步建立起扎实的数据科学理论基础和娴熟的Python编程技能，从而能够自信地驾驭数据，探索未知，创造价值。无论你是学生、研究人员，还是希望在职业生涯中拥抱数据驱动的职场人士，《Python数据科学导论》都将是你不可或缺的学习伙伴。它将为你打开一扇通往数据科学世界的大门，让你在数据分析、模式识别、预测建模等领域游刃有余，最终成为一名合格且富有洞察力的“数据科学家”。让我们一起，用Python的力量，开启这段激动人心的探索之旅吧！

作者简介

目录信息

译者序
前言
关于本书
关于作者
关于封面插图
第1章　大数据世界中的数据科学1
1.1　数据科学和大数据的好处和用途2
1.2　数据种类3
1.2.1　结构化数据3
1.2.2　非结构化数据3
1.2.3　自然语言数据4
1.2.4　计算机数据4
1.2.5　图类数据5
1.2.6　音频、视频和图像数据5
1.2.7　流数据6
1.3　数据科学过程6
1.3.1　设置研究目标6
1.3.2　检索数据6
1.3.3　数据准备7
1.3.4　数据探索7
1.3.5　数据建模7
1.3.6　展示与自动化7
1.4　大数据生态系统与数据科学7
1.4.1　分布式文件系统7
1.4.2　分布式编程框架9
1.4.3　数据集成框架9
1.4.4　机器学习框架9
1.4.5　NoSQL数据库10
1.4.6　调度工具10
1.4.7　基准测试工具10
1.4.8　系统部署11
1.4.9　服务开发11
1.4.10　安全11
1.5　Hadoop工作示例介绍11
1.6　本章小结16
第2章　数据科学过程17
2.1　数据科学过程概述17
2.2　步骤1：定义研究目标并创立项目章程19
2.2.1　了解研究的目标和背景20
2.2.2　创立项目章程20
2.3　步骤2：检索数据20
2.3.1　从存储在公司内部的数据开始21
2.3.2　不要害怕去购买数据21
2.3.3　检查数据质量以预防问题发生22
2.4　步骤3：数据的清洗、整合以及转换22
2.4.1　数据清洗22
2.4.2　尽可能早地修正错误27
2.4.3　从不同的数据源整合数据28
2.4.4　数据转换30
2.5　步骤4：探索性数据分析32
2.6　步骤5：构建模型35
2.6.1　模型与变量的选择35
2.6.2　模型执行36
2.6.3　模型诊断与模型比较39
2.7　步骤6：展示结果并在其上搭建应用程序40
2.8　本章小结40
第3章　机器学习42
3.1　什么是机器学习，为什么需要关注它42
3.1.1　机器学习在数据科学中的应用43
3.1.2　机器学习在数据科学过程中的使用43
3.1.3　Python工具在机器学习中的应用44
3.2　建模过程45
3.2.1　特征工程以及模型选取46
3.2.2　模型的训练47
3.2.3　模型的验证47
3.2.4　预测新的观测值48
3.3　机器学习的类型48
3.3.1　有监督学习48
3.3.2　无监督学习53
3.4　半监督学习60
3.5　本章小结61
第4章　单机上处理大数据63
4.1　大数据处理过程中遇到的难题63
4.2　处理巨量数据的通用技术64
4.2.1　选择合适的算法65
4.2.2　选择合适的数据结构71
4.2.3　选择合适的工具73
4.3　处理大数据集的通用编程技巧75
4.3.1　不必重复发明轮子75
4.3.2　充分利用硬件76
4.3.3　减少计算需求76
4.4　案例研究1：预测恶意URL77
4.4.1　步骤1：确立研究目标77
4.4.2　步骤2：获取URL数据77
4.4.3　步骤4：数据探索78
4.4.4　步骤5：建模79
4.5　案例研究2：在数据库中建立一个推荐系统80
4.5.1　所需的工具及技术80
4.5.2　步骤1：研究问题82
4.5.3　步骤3：数据准备82
4.5.4　步骤5：建模86
4.5.5　步骤6：展示与自动化86
4.6　本章小结88
第5章　大数据世界的第一步89
5.1　数据分布存储和框架处理89
5.1.1　Hadoop：存储和处理大数据集的框架90
5.1.2　Spark：取代MapReduce以获得更好的性能92
5.2　案例研究：借贷的风险评估93
5.2.1　步骤1：研究目标94
5.2.2　步骤2：数据检索95
5.2.3　步骤3：数据准备98
5.2.4　步骤4（数据探索）和步骤6（报告形成）101
5.3　本章小结111
第6章　了解NoSQL112
6.1　NoSQL简介114
6.1.1　ACID：关系型数据库核心原则114
6.1.2　CAP理论：多节点数据库的问题115
6.1.3　NoSQL数据库的BASE原则116
6.1.4　NoSQL数据库的种类117
6.2　案例研究：这是什么疾病123
6.2.1　步骤1：设置研究目标124
6.2.2　步骤2和步骤3：数据检索与数据准备124
6.2.3　步骤4：数据探索131
6.2.4　再回到步骤3：为描述疾病概况做数据准备137
6.2.5　再回到步骤4：为描述疾病概况做数据探索140
6.2.6　步骤6：展示与自动化140
6.3　本章小结141
第7章　图数据库的兴起143
7.1　互联数据及图数据库概述143
7.2　图数据库Neo4j概述146
7.3　数据互联案例：食谱推荐引擎152
7.3.1　步骤1：设置研究目标153
7.3.2　步骤2：数据检索154
7.3.3　步骤3：数据准备155
7.3.4　步骤4：数据探索157
7.3.5　步骤5：数据建模159
7.3.6　步骤6：数据展示162
7.4　本章小结162
第8章　文本挖掘和文本分析164
8.1　现实世界中的文本挖掘165
8.2　文本挖掘技术169
8.2.1　词袋169
8.2.2　词干提取和词形还原170
8.2.3　决策树分类器171
8.3　案例研究：Reddit帖子分类173
8.3.1　自然语言工具包173
8.3.2　数据科学过程综述及第1步：研究目标175
8.3.3　第2步：数据检索175
8.3.4　第3步：数据准备178
8.3.5　步骤4：数据探索180
8.3.6　再回到步骤3：数据准备的调整182
8.3.7　步骤5：数据分析185
8.3.8　步骤6：展示与自动化188
8.4　本章小结189
第9章　面向终端用户的数据可视化191
9.1　数据可视化选项192
9.2　Crossfilter—JavaScript MapReduce库194
9.2.1　安装195
9.2.2　利用Crossfilter筛选药品数据集198
9.3　用dc.js创建一个交互式控制面板201
9.4　控制面板开发工具205
......
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就给人一种专业且前沿的感觉。我当初在书店里一眼就相中了它，主要是被封面上那几个关键的词汇——“数据科学”、“Python”——所吸引。作为一名刚接触数据分析领域不久的新手，我一直在寻找一本既能打好理论基础，又能快速上手实操的入门教材。拿到书后，我迫不及待地翻开了第一章。它没有那种枯燥的数学公式堆砌，而是巧妙地将数据科学的宏大图景与实际应用场景结合起来，让我对这个领域有了更清晰的认识。作者在开篇就展现了扎实的功底，对于数据、信息、知识之间的层级关系阐述得极为透彻，这对我建立正确的学习思维至关重要。而且，书中的排版和图表质量非常高，阅读起来丝毫不觉得吃力，这在技术类书籍中是难能可贵的体验。我特别欣赏作者在引导读者思考“为什么”要做某项分析，而不仅仅是停留在“怎么做”的层面，这种深度思考的培养，无疑会让读者走得更远。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我欣赏的一点，在于其对“编程规范”和“工程实践”的重视程度。很多数据科学书籍专注于算法的实现，却忽略了代码的可读性和可维护性，导致初学者写出的代码如同“意大利面条”。然而，这本书在每一个代码块的后面，都会有针对性的注释，说明为什么选择这种变量命名方式，或者为什么使用列表推导式而不是传统的for循环。它无形中就在培养读者的“工程师思维”。我跟随书中的指引，尝试重构了我之前写的一些分析脚本，发现代码不仅运行效率有所提升，而且逻辑结构也变得清晰了许多。这种对细节的打磨，体现了作者极高的专业素养和对读者负责的态度。可以说，这本书不仅教会了我如何“做数据分析”，更重要的是，它教会了我如何“写出专业的数据分析代码”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常平易近人，读起来一点都不像是传统意义上的技术手册。作者似乎非常懂得初学者的痛点，总能在关键的技术难点前，用一两个生活化的比喻来打消读者的畏难情绪。比如，在讲解高维数据可视化时，他没有直接抛出复杂的降维算法，而是先用一个房间里太多人说话听不清的例子来阐述“维度灾难”的困扰，这样一来，读者在接触PCA（主成分分析）时，心理上就更容易接受了。这种“先破后立”的教学方式极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我记得我之前读过其他几本号称是入门的书，结果第一章就让我感觉像是在啃一本算法辞典，但这本书完全没有这种感觉。它更像是一位经验丰富的导师，耐心地在你身边，一步步引导你揭开数据科学的神秘面纱，让人信心倍增，感觉自己真的可以掌握这项技能。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的实战案例简直是教科书级别的典范。我尝试着跟着书中的步骤，用附带的示例数据集进行了一次完整的项目演练。从数据的清洗、预处理，到特征工程的构建，每一步骤都有非常详尽的代码讲解和逻辑说明。令我惊喜的是，它并没有停留在Pandas和NumPy的基础操作上，而是迅速将视角转向了更高级的机器学习模型。作者对Scikit-learn库的使用讲解得尤为细致，特别是对于模型选择和评估指标的权衡，他没有给出“标准答案”，而是引导读者去理解不同场景下选择不同指标的合理性。我印象最深的是关于时间序列分析的那一章，那种处理缺失值和异常点的方式，简洁而优雅，我以前在网上搜了很久都没找到这么清晰的解释。读完这一部分，我感觉自己仿佛掌握了一套可以应对大多数商业数据问题的“工具箱”，实实在在的干货，而不是空中楼阁般的理论。

评分☆☆☆☆☆

如果从系统性和广度上评价，这本书的表现可以说是超乎预期。它覆盖了从基础的Python数据结构优化到高级的深度学习框架初步接触的广泛领域。我原本以为一本入门书会为了保证深度而牺牲广度，但这本书找到了一个绝佳的平衡点。它在介绍完核心的统计学习方法后，还用相当的篇幅探讨了数据伦理和模型的可解释性（XAI）的重要性。这部分内容在很多初级教材中常常被忽略，但却是现代数据科学实践中越来越核心的议题。作者没有将这些内容当作可有可无的附加品，而是将其融入到案例分析中，强调了“负责任的AI”理念。这让我意识到，数据科学不仅仅是编程和算法的结合，更是一门需要人文关怀的社会科学。这种前瞻性的内容布局，使得这本书的价值远远超越了一般的编程指南。

评分☆☆☆☆☆

里面的一整套数据处理流程的介绍还是不错的，作为入门了解数据科学框架可用，但代码学习的话，还是建议配专门的代码书籍学习。

评分☆☆☆☆☆

里面的一整套数据处理流程的介绍还是不错的，作为入门了解数据科学框架可用，但代码学习的话，还是建议配专门的代码书籍学习。

评分☆☆☆☆☆

里面的一整套数据处理流程的介绍还是不错的，作为入门了解数据科学框架可用，但代码学习的话，还是建议配专门的代码书籍学习。

评分☆☆☆☆☆

值得细度，对于大数据分析挖掘的工作流程把握非常地道，建议阅读时配合实践和搜索引擎。

评分☆☆☆☆☆

里面的一整套数据处理流程的介绍还是不错的，作为入门了解数据科学框架可用，但代码学习的话，还是建议配专门的代码书籍学习。