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讀完也沒(méi)有入門，都是泛泛一講就過(guò)了，術(shù)語(yǔ)太多，基礎(chǔ)太差，很多地方?jīng)]讀懂，本書從零開始講解數(shù)據(jù)科學(xué)工作，教授數(shù)據(jù)科學(xué)工作所必需的黑客技能，并帶領(lǐng)讀者熟悉數(shù)據(jù)科學(xué)的核心知識(shí)——數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)。

數(shù)據(jù)科學(xué)入門內(nèi)容介紹

本書基于易于理解且具有數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的豐富的庫(kù)的Python語(yǔ)言環(huán)境，從零開始講解數(shù)據(jù)科學(xué)工作。具體內(nèi)容包括：Python速成，可視化數(shù)據(jù)，線性代數(shù)，統(tǒng)計(jì)，概率，假設(shè)與推斷，梯度下降法，如何獲取數(shù)據(jù)，k近鄰法，樸素貝葉斯算法，等等。作者借助大量具體例子以及數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的重要概念，詳細(xì)展示了什么是數(shù)據(jù)科學(xué)。

數(shù)據(jù)科學(xué)入門目錄部分展示

前言 xiii

第1章　導(dǎo)論 1

1．1　數(shù)據(jù)的威力 1

1．2　什么是數(shù)據(jù)科學(xué) 1

1．3　激勵(lì)假設(shè)：DataSciencester 2

1．3．1　尋找關(guān)鍵聯(lián)系人 3

1．3．2　你可能知道的數(shù)據(jù)科學(xué)家 5

1．3．3　工資與工作年限 8

1．3．4　付費(fèi)賬戶 10

1．3．5　興趣主題 11

1．4　展望 12

第2章　Python速成 13

2．1　基礎(chǔ)內(nèi)容 13

2．1．1　Python獲取 13

2．1．2　Python之禪 14

2．1．3　空白形式 14

2．1．4　模塊 15

2．1．5　算法 16

2．1．6　函數(shù) 16

2．1．7　字符串 17

2．1．8　異常 18

2．1．9　列表 18

2．1．10　元組 19

2．1．11　字典 20

2．1．12　集合 22

2．1．13　控制流 23

2．1．14　真和假 24

2．2　進(jìn)階內(nèi)容 25

2．2．1　排序 25

2．2．2　列表解析 25

2．2．3　生成器和迭代器 26

2．2．4　隨機(jī)性 27

2．2．5　正則表達(dá)式 28

2．2．6　面向?qū)ο蟮木幊?28

2．2．7　函數(shù)式工具 29

2．2．8　枚舉 31

2．2．9　壓縮和參數(shù)拆分 31

2．2．10　args和kwargs 32

2．2．11　歡迎來(lái)到DataSciencester 33

2．3　延伸學(xué)習(xí) 33

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