Access数据库程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王虹 编

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2009-8

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787121090028

丛书系列:

图书标签:

• Access
• 数据库
• 程序设计
• VBA
• SQL
• 开发
• 教程
• 数据管理
• 办公软件
• 技术
• 编程

好的，这是一本关于《Python数据科学实践指南》的详细图书简介。 《Python数据科学实践指南》：从入门到精通的数据驱动决策手册 【图书定位】 本书旨在成为数据科学初学者、希望提升实际操作能力的程序员以及渴望将数据分析技能应用于业务场景的专业人士的权威指南。它不仅仅是一本理论教材，更是一本侧重于工程实践、模型部署和结果解读的实战手册。通过清晰的逻辑结构和大量的真实世界案例，读者将掌握利用Python生态系统（NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）构建端到端数据科学项目的能力。 【目标读者】 对数据科学感兴趣，但缺乏系统学习路径的初学者。 拥有一定编程基础，希望快速转向数据分析和机器学习领域的软件工程师。 需要利用数据驱动洞察来优化决策的商业分析师、市场专员或产品经理。 希望巩固和扩展其Python数据处理与建模技能的在职数据科学家。 【本书结构与内容深度】 本书内容划分为四大核心板块，层层递进，确保知识的系统性和应用性。 --- 第一部分：数据科学的基石——Python与核心库精通 (Foundations) 本部分专注于夯实Python基础，并深入挖掘数据科学领域最关键的三个支撑库的底层机制与高效用法。 第一章：Python环境搭建与科学计算概览 详述Anaconda/Miniconda环境管理，虚拟环境的最佳实践。 Jupyter Notebook/Lab的高级功能演示，包括魔法命令（Magic Commands）的应用。 区别于基础编程书籍： 重点介绍Python在处理大规模数值计算时的性能瓶颈，以及如何通过C扩展（如Numba）进行性能优化。 第二章：NumPy——高性能数值计算的引擎 数组（ndarray）的内存布局、数据类型（dtypes）对性能的影响。 向量化操作的原理及其在避免Python循环中的关键作用。 广播（Broadcasting）机制的深度剖析，避免常见的维度不匹配错误。 线性代数操作的实践应用，例如矩阵分解基础概念的Python实现。 第三章：Pandas——数据清洗与探索的瑞士军刀 Series与DataFrame的内部结构，索引（Index）的优化使用。 数据清洗的艺术： 处理缺失值（NaN/None）的高级策略，包括插值法（Interpolation）的选择与应用场景。 多级索引（MultiIndex）的复杂数据重塑与高效查询。 时间序列数据（DateTimeIndex）的频率转换、重采样（Resampling）与滚动窗口计算。 `groupby()`操作的链式应用与“Split-Apply-Combine”范式的深入理解。 第四章：数据可视化——故事叙述的视觉语言 Matplotlib的面向对象接口与状态机接口对比，实现精细控制。 Seaborn在统计图形上的优势，如何快速生成专业的分布图、关系图和回归图。 高级定制： 颜色管理（Color Palettes）、自定义主题的创建，以及如何生成适合报告和出版的静态图表。 交互式可视化初步介绍，如使用Plotly或Bokeh进行动态探索。 --- 第二部分：机器学习核心算法的理论与工程实现 (Modeling) 本部分将理论与实践紧密结合，重点讲解Scikit-learn生态系统中的主流模型，并强调模型选择和评估的严谨性。 第五章：机器学习工作流与Scikit-learn架构 Scikit-learn的统一API设计哲学（Estimator, Transformer, Predictor）。 数据预处理流水线（Pipelines）的构建，实现特征工程的自动化。 特征缩放（Scaling）与编码（Encoding）方法的选择依据（如StandardScaler vs MinMaxScaler，One-Hot vs Target Encoding）。 第六章：监督学习：回归与分类进阶 线性模型（如岭回归、Lasso）的正则化参数选择与解释。 决策树、随机森林与梯度提升机（XGBoost/LightGBM）的原理对比与适用场景分析。 模型解释性（XAI）初探： 使用Permutation Importance和SHAP值初步解读复杂模型的预测依据。 第七章：模型评估与选择的科学 超越准确率：深入理解混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数在不同业务场景中的权重。 交叉验证（Cross-Validation）的陷阱与高级应用（如分组交叉验证）。 超参数调优：系统性地比较网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的效率。 第八章：无监督学习与降维技术 K-Means聚类的初始化问题与Elbow方法的局限性。 层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用场景。 主成分分析（PCA）在特征提取中的数学原理与实现，以及在可视化中的应用。 t-SNE和UMAP在高维数据可视化上的最新进展。 --- 第三部分：深度学习的入门与实战应用 (Deep Learning Focus) 本部分聚焦于现代AI的核心——深度学习，侧重于使用TensorFlow/Keras或PyTorch构建实际应用。 第九章：深度学习框架入门与基础网络构建 TensorFlow 2.x Eager Execution模式介绍，以及Keras的高级API使用。 多层感知机（MLP）： 激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度消失的影响。 优化器原理（SGD, Adam, RMSprop）的对比与实践调优。 第十章：卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用 卷积层、池化层的工作机制与参数共享的优势。 经典的CNN架构（LeNet, VGG, ResNet）的结构解析。 迁移学习实践： 使用预训练模型（如ImageNet权重）进行高效的特征提取和微调（Fine-Tuning）。 第十一章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 RNN的基本结构、LSTM与GRU单元的工作原理，以解决长期依赖问题。 序列分类（如情感分析）与序列生成（如文本生成）的基础案例。 重点关注： 序列数据的Padding与Masking策略。 --- 第四部分：数据科学项目的工程化与部署 (Deployment & MLOps Lite) 数据科学的价值在于落地。本部分将重点放在如何将模型转化为可用的服务。 第十二章：模型持久化与性能监控 使用Joblib和Pickle序列化模型对象。 生产环境的挑战： 数据漂移（Data Drift）和模型性能衰退的识别方法。 模型版本控制的基本概念。 第十三章：将模型转化为Web服务 使用Flask或FastAPI构建轻量级的RESTful API来封装预测服务。 API的输入验证、输出格式化和基础安全考虑。 实践案例： 将一个训练好的预测模型部署到本地，实现实时请求的响应。 第十四章：大数据环境下的Python工具链（选读） 介绍Dask或PySpark在处理超出内存限制数据集时的基本概念。 如何将Pandas代码迁移到Dask DataFrames以实现并行计算。 【总结特色】 本书严格遵循“问题驱动 -> 理论解析 -> 代码实现 -> 结果分析”的闭环教学模式。所有代码示例均在最新的Python 3.10+环境中经过验证，并提供配套的GitHub仓库，确保读者能够即刻复现所有实验结果。本书的最终目标是培养读者构建、评估和部署可靠、高效的数据科学解决方案的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆