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页数:328

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出版时间:2009-5

价格:48.00元

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isbn号码:9787122049889

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《精通Python数据科学：从零到精通的实战指南》 一、 概述 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中挖掘价值，已经成为各行各业关注的核心。而Python，凭借其简洁的语法、丰富的库以及活跃的社区，已然成为数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。本书《精通Python数据科学：从零到精通的实战指南》，旨在为广大数据科学爱好者、开发者、研究人员以及对数据分析感兴趣的初学者，提供一条全面、深入且实用的学习路径。本书并非理论堆砌，而是以大量的实战案例为驱动，手把手带领读者掌握从数据获取、清洗、探索、建模到最终可视化的全流程技术。我们承诺，本书的内容将聚焦于Python在数据科学领域的应用，而非其他编程语言或工具，确保读者能够高效地投入到实际的数据分析工作中。 二、 核心内容与技术栈 本书内容严格围绕Python及其核心数据科学库展开，力求为读者构建一个完整且强大的数据科学技能体系。 1. Python基础与数据科学环境搭建（第一部分：基石构建） Python语言入门与进阶： 我们将从Python的基本语法、数据类型、控制流、函数、面向对象编程等方面进行讲解，确保即使是编程新手也能快速上手。在此基础上，会深入探讨Python在处理数据时特有的优势，例如列表推导式、生成器等，为后续的数据处理奠定坚实基础。 数据科学开发环境配置： 详细指导读者搭建高效的Python数据科学开发环境，包括Anaconda发行版的安装与管理，Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，以及VS Code等IDE的配置，确保读者拥有流畅的编码体验。 版本控制与协作（Git基础）： 介绍Git版本控制系统的基本概念和常用命令，以及如何利用GitHub等平台进行代码托管和团队协作，培养良好的开发习惯。 2. 数据获取与清洗（第二部分：数据的源头活水） 数据爬取实战（BeautifulSoup & Scrapy）： 教授如何使用强大的Python库（如BeautifulSoup、Requests）从网页中提取结构化数据，并介绍Scrapy框架在构建大型爬虫项目中的应用，涵盖反爬机制的应对策略。 API接口数据获取： 讲解如何通过Python调用各种公共和私有API接口，获取JSON、XML等格式的数据，并进行解析处理。 数据库交互（SQLAlchemy & Pandas）： 掌握如何使用SQLAlchemy ORM框架与多种关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）进行交互，以及如何利用Pandas库直接读写数据库中的数据。 数据清洗与预处理（Pandas）： 这是数据科学中至关重要的一环。本书将深入讲解Pandas在处理缺失值、异常值、重复值、数据类型转换、文本数据清洗、字符串操作、日期时间处理、数据合并与连接（merge, join, concat）等方面的强大功能。通过丰富的实际案例，让读者掌握各种数据清洗技巧，为后续分析打下干净的数据基础。 3. 数据探索与可视化（第三部分：洞察数据之美） 探索性数据分析（EDA）与Pandas： 讲解如何利用Pandas进行描述性统计（mean, median, std, describe等），数据分组聚合（groupby），以及数据透视表（pivot_table）等操作，快速理解数据的基本特征和分布。 统计学基础在数据分析中的应用： 简要介绍与数据分析相关的统计学概念，如均值、方差、标准差、相关性、假设检验等，并演示如何在Python中实现这些统计分析。 数据可视化（Matplotlib & Seaborn）： 详细介绍Python中最流行的两个可视化库——Matplotlib和Seaborn。从基本的折线图、散点图、柱状图、饼图，到更复杂的箱线图、小提琴图、热力图、分布图、地理空间可视化等，本书将通过大量的代码示例，教会读者如何选择合适的可视化图表来直观地呈现数据规律、异常点和趋势。 交互式可视化（Plotly & Bokeh）： 介绍如何使用Plotly和Bokeh等库创建交互式图表，使数据可视化更具动态性和探索性，方便用户进行数据钻取和细节查看。 4. 机器学习基础与实践（第四部分：赋能数据模型） 机器学习概述与Scikit-learn入门： 介绍机器学习的基本概念、常见算法类型（监督学习、无监督学习、半监督学习）以及工作流程。重点介绍Scikit-learn这个Python中最核心、最全面的机器学习库，涵盖其API设计理念和基本用法。 监督学习算法： 回归算法： 线性回归、多项式回归、Lasso回归、Ridge回归、支持向量回归（SVR），以及在Scikit-learn中的实现与调优。 分类算法： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（GBDT, XGBoost, LightGBM），以及它们的原理、应用场景和参数优化。 无监督学习算法： 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类，以及在Scikit-learn中的实现与评估。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，用于数据降维和可视化。 模型评估与选择： 讲解交叉验证、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等模型评估指标，以及如何进行模型选择和超参数调优。 特征工程： 介绍特征选择、特征提取、特征缩放、类别特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）等技术，提升模型性能。 5. 进阶主题与实际应用（第五部分：深化与拓展） 时间序列分析： 讲解时间序列数据的特点， ARIMA模型、SARIMA模型等经典时间序列预测方法，以及在Pandas和Statsmodels中的实现。 自然语言处理（NLP）入门： 介绍文本数据处理的基础，如分词、词干提取、词形还原、词袋模型、TF-IDF，以及NLTK、spaCy等NLP库的基本应用。 深度学习基础（TensorFlow/PyTorch入门）： 简要介绍神经网络的基本概念，并提供使用TensorFlow或PyTorch构建简单深度学习模型（如多层感知机、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）的入门案例，为读者后续深入学习打下基础。 模型部署与应用： 探讨如何将训练好的模型部署到生产环境中，介绍Flask/Django等Web框架结合模型实现API服务，以及Docker容器化部署的基础概念。 大数据处理初探（PySpark简介）： 简要介绍Apache Spark及其Python API PySpark，让读者对分布式大数据处理有一个初步的了解。 三、 教学特色与目标读者 实战导向： 本书最大的特色在于其极强的实践性。每一章都包含大量的代码示例，从简单到复杂，涵盖了数据科学工作流的各个环节。读者可以通过复制代码、运行并修改，亲身感受数据分析的全过程。 案例驱动： 书中精选了来自不同领域（如电商、金融、医疗、社交媒体）的真实或模拟数据集，通过解决实际问题来讲解技术。例如，如何分析用户行为数据以提升销售额，如何预测股票价格，如何分析医学影像数据等。 循序渐进： 本书的设计充分考虑了不同读者的背景。从Python基础讲起，逐步深入到高级的机器学习和深度学习概念。每个概念的引入都有清晰的脉络和明确的逻辑，确保读者不会感到迷茫。 工具链完整： 本书覆盖了从数据获取、存储、清洗、处理、分析、可视化到建模部署的完整Python数据科学工具链，使读者能够掌握一套独立完成数据科学项目的能力。 目标读者： 初学者： 对数据科学充满好奇，希望通过Python掌握数据分析和机器学习技能的学生、职场新人。 开发者： 希望将Python应用于数据分析、机器学习项目的软件工程师、Web开发者。 数据分析师： 希望提升Python技能，掌握更高级数据处理和建模方法的现有数据分析师。 研究人员/学者： 需要利用Python进行数据分析、建模和可视化的科研工作者。 对数据感兴趣的任何人： 无论是出于兴趣还是工作需要，想要深入了解数据价值的读者。 四、 结语 《精通Python数据科学：从零到精通的实战指南》是一本集理论、实践、案例于一体的综合性教程。我们致力于为读者提供一个扎实、全面且具有前瞻性的Python数据科学学习平台。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭Python，从海量数据中发掘洞察，构建强大的预测模型，并将您的数据科学项目转化为实际的商业价值。准备好踏上您的Python数据科学之旅了吗？本书将是您最可靠的向导。

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这本书的语言风格极其古板和刻板，读起来枯燥乏味到了极点，简直是催眠神器。作者的叙述方式仿佛是在写一份官方技术文档，每一个句子都像是经过了最严格的语法审查，但却完全缺乏人情味和引导性。我尤其受不了那种过度使用被动语态和专业术语的写法，让本就复杂的概念变得更加难以接近。很多时候，我需要停下来，查阅其他资料来理解书中一个简单概念的真正含义，因为这本书的解释总是绕着弯子，没有用读者容易理解的方式去阐述。例如，在介绍循环结构时，它只是机械地列出了`for`和`while`的语法结构，却完全没有提及何时应该优先选择哪一种，以及在处理大型数据集时，循环效率低下的根本原因和向量化操作的重要性。这本教程给人的感觉是，作者只是把官方帮助文档的内容重新整理了一下，换了一种字体而已，完全没有体现出“教程”应有的互动性和启发性，阅读体验非常糟糕，让人很难坚持下去。

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这本书的理论深度与其实用性完全不成正比，简直是华而不实。它似乎是想面面俱到，结果是什么都没讲深。随便翻开任何一章，都能看到大量从各种经典教科书上硬抠下来的理论定义和定理陈述，密密麻麻的数学符号堆砌在一起，却鲜有与实际工程问题的联系。例如，在讲到傅里叶变换时，它洋洋洒洒地写了一大堆积分公式，但对于如何在实际信号处理中，例如音频降噪或图像滤波中应用这些变换，几乎是只字未提，或者只是用一句极其笼统的话带过。这对于我这种需要将MATLAB用于解决实际工程挑战的工程师来说，简直是鸡肋。我需要的是“拿来就能用”的模板和清晰的步骤指导，而不是在晦涩的纯数学推导中迷失。而且，书中提供的那些“案例分析”，与其说是案例，不如说是几个脱离了背景的孤立代码片段，缺乏完整的问题描述、数据来源和结果分析，让人根本不知道这些代码片段在现实世界中的价值何在，读完后除了感到自己记住了几个函数名，其余的知识点都像水过无痕。

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这本书的排版设计简直是灾难，拿到手沉甸甸的，光是封面那种廉价的塑料光泽就让人提不起兴趣。内页的纸张质量也着实不敢恭维，字迹边缘模糊不清，尤其是一些复杂的数学公式和代码块，看得人眼花缭乱。更要命的是，它的章节划分简直是混乱不堪，感觉作者就是把零散的笔记胡乱拼凑起来。前几章还在讲最基础的变量声明，紧接着下一章就跳到了模糊控制和神经网络，中间完全没有过渡，让人摸不着头脑，根本无法建立起系统的学习路径。我尝试跟着书上的例子敲代码，结果发现很多函数的调用方式都已经是过时的了，光是配置环境和调试那些老旧的语法错误，就耗费了我大把的时间，效率极其低下。对于一个想入门或者想快速提升的读者来说，这样的结构和内容组织简直是一种折磨，完全没有起到“实用教程”应有的引导作用，更像是一本未完成的草稿集。我花了近一个小时试图理解一个关于矩阵分解的章节，但作者的解释过于跳跃和晦涩，完全没有提供任何直观的图示或实际应用场景的对比，简直是令人沮丧。

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这本书在错误处理和调试技巧方面的指导几乎是缺失的。学习任何编程语言，遇到错误和学会调试都是至关重要的一环，但这本书似乎默认读者都是“完美执行者”。当书中出现一个代码示例运行失败时，它通常只是简单地给出一个“请检查您的输入”之类的提示，然后就草草了事。它没有深入分析常见的错误类型，比如下标越界、维度不匹配、内存溢出等问题在MATLAB中是如何具体表现的，更没有提供任何有效的、系统性的调试流程和技巧，比如如何有效利用断点、监视窗口或者剖析工具。我遇到的很多问题都是在尝试修改书中示例代码以适应自己的数据时产生的，但由于缺乏调试指导，我只能依靠Stack Overflow碰运气。一本合格的“实用教程”应当把教会读者如何面对和解决错误放在与教授基本语法同等重要的地位，这本书显然在这方面严重失职，使得初学者的挫败感倍增。

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我注意到这本书对新功能的覆盖程度严重滞后，很多关键的工具箱和现代编程习惯都没有被提及。比如，当我们现在处理GUI界面时，App Designer已经成为主流，但这本书还在大量篇幅介绍老旧的 GUIDE 界面设计器，那套东西现在用起来简直是噩梦。更别提它对现代并行计算工具箱的支持了，书中对利用多核CPU和GPU加速计算的讲解几乎是空白，这对于需要处理大规模仿真任务的用户来说，是一个巨大的缺失。我尝试跟着书中的示例使用某个优化工具箱的函数，结果发现运行环境中根本找不到对应的函数库，或者即使能运行，其性能也远不如最新版本中的算法。这意味着，如果我完全依赖这本书学习，我掌握的将是一套过时的技能树，一旦进入实际工作环境，我写出的代码可能会因为效率低下而被同事嘲笑。它似乎是停留在五到八年前的知识体系中，对于一个追求前沿应用的读者来说，这本书的“实用性”大打折扣。

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