Anaconda是一个强大的开源数据科学平台，它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。《Anaconda数据科学实战》旨在通过一系列示例，引导读者在编码和图表中了解Anaconda的强大之处。本书包括12章，结合R、Python、Octave和Julia等4种编程语言，从平台的安装和配置开始，循序渐进地引导读者掌握数据集的获取、数据可视化、统计建模、管理包、Anaconda的优化、无监督学习、监督学习、数据预测分析、云、分布式计算等内容。本书示例丰富，讲解细致，作者不仅在金融领域有着深厚的积累，还有着丰富的教学经验。对于那些有兴趣了解金融领域数据科学的读者，以及普通的数据分析师或数据科学从业者，本书都是一个不错的选择。在阅读本书之前，我们希望读者具备R或Python的基本编程知识，以及线性代数相关的基本知识。

本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托 TalkingData公司在大数据领域的多年实际经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。 本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据工程师、数据科学家、数据工程师等阅读。

本书旨在成为读者进入数据科学领域的指南。全书共20章，涵盖了数据科学及其应用的各个方面，引入经典数据集将理论与实践相结合，采用Jupyter等工具，以Python语言由浅入深地介绍了数据科学及相关学科的基本概念、数据预处理、机器学习及时间序列等内容，并提供了不同的案例研究，以达到学以致用的效果。通过阅读本书，读者将获得成为一名数据科学家所需的基本知识和技能。本书适合有Python或其他编程语言基础，并对数据科学感兴趣的人员阅读。

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托 TalkingData公司在大数据领域的多年实际经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。 本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据工程师、数据科学家、数据工程师等阅读。

本书对想学习数据分析的人来说是一本非常实用的参考书，书中有多个真实的数据分析案例，几乎是以手把手的方式教你一步一步地完成从数据分析的准备到分析结果报告的整个流程。 同时，本书也是一本学习和提高R及Python编程的参考书。很多人有这样的感触，单纯地学习编程语言是很枯燥的过程，但利用本书学习R和Python语言可以很好地解决这个问题，生动实用的数据集以及非常有意思的分析结果会极大地激发读者学习的兴趣。 本书案例包括汽车数据分析、税收数据分析、就业数据分析、股市数据分析、社交网络分析、大规模电影推荐、Twitter数据分析、新西兰海外游客预测分析以及德国信用数据分析等。

约翰· D.凯莱赫(John D. Kelleher) 布伦丹·蒂尔尼(Brendan Tierney) 著：约翰· D.凯莱赫(John D. Kelleher) 是都柏林理工学院计算机科学学院的教授以及信息、通信和娱乐研究所的学术负责人。他的研究得到了ADAPT中心的支持，该中心由爱尔兰科学基金会（Grant 13 / RC / 2106）资助，同时也接受欧洲区域发展基金的资助。 他还是《Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics》的作者之一。 布伦丹·蒂尔尼(Brendan Tierney）是都柏林理工学院计算机科学学院的讲师，同时也是Oracle ACE 主任，还著有多本基于Oracle技术的数据挖掘类著作。