本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。 阅读本书，你将学会： ■ 揭示数据科学算法的完整范畴； ■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库； ■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择； ■ 进一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施； ■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题； ■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。 本书特色： ■ 内容明确且易于跟学； ■ 甄选重要的任务与问题； ■ 精心组织编排内容，有效解决问题； ■ 清晰易懂的讲解方式； ■ ...(展开全部)

本书结合数据科学的具体应用场景，由浅入深、循序渐进地引导读者入门数据科学，覆盖了数据获取、数据预处理、数据分析等方面的内容，共10章。本书首先概括性地介绍各章的主要内容，然后通过一个个生动的案例讲解数据获取、数据预处理、自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的典型应用，最后通过答疑部分为读者提供进一步学习的方向和方法的建议。本书各章的案例均基于具体应用场景，以简单、清晰的方式对数据科学相关的技术原理和实际操作进行讲解。

本书结合数据科学的具体应用场景，由浅入深、循序渐进地引导读者入门数据科学，覆盖了数据获取、数据预处理、数据分析等方面的内容，共10章。本书首先概括性地介绍各章的主要内容，然后通过一个个生动的案例讲解数据获取、数据预处理、自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的典型应用，最后通过答疑部分为读者提供进一步学习的方向和方法的建议。本书各章的案例均基于具体应用场景，以简单、清晰的方式对数据科学相关的技术原理和实际操作进行讲解。

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。

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。

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。

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

Jake VanderPlas，Python科学栈深度用户和开发者，尤其擅长Python科学计算和数据可视化，是altair等可视化程序库的创建人，并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。