本书全面介绍了数据架构与数据建模的相关知识，全书分为4 篇，共16 章。 第1~3 章为数据架构基础篇，介绍了企业架构、数据架构及数据模型的基础概念。第4~9章为数据模型设计篇，介绍了如何通过数据模型记分卡规范化数据模型设计，以及经典数据建模方法论，包括范式建模、维度建模、Data Vault 建模、统一星型建模。第10~12 章为数据模型落地篇，介绍了在企业中如何实现多人协作构建模型、如何管控数据模型、数据模型数据与数据标准，以及元数据如何形成数据治理闭环。第13~16 章为行业数据模型篇，分别介绍了证券、保险、教育、航空业的数据架构及数据模型。

本书全面介绍了数据架构与数据建模的相关知识，全书分为4 篇，共16 章。 第1~3 章为数据架构基础篇，介绍了企业架构、数据架构及数据模型的基础概念。第4~9章为数据模型设计篇，介绍了如何通过数据模型记分卡规范化数据模型设计，以及经典数据建模方法论，包括范式建模、维度建模、Data Vault 建模、统一星型建模。第10~12 章为数据模型落地篇，介绍了在企业中如何实现多人协作构建模型、如何管控数据模型、数据模型数据与数据标准，以及元数据如何形成数据治理闭环。第13~16 章为行业数据模型篇，分别介绍了证券、保险、教育、航空业的数据架构及数据模型。

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。

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。

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。

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。

本书为数据科学领域经典畅销书升级版，基于GitHub热门开源项目，全面涵盖数据分析与数据科学领域的重要工具。全书共分为五部分，每部分介绍一两个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；第二部分讲解NumPy如何高效地存储和操作大型数组；第三部分讲解pandas如何高效地存储和操作带标签的列式数据；第四部分聚焦Matplotlib，展示其丰富的数据可视化功能；第五部分以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。本书适合有一定Python使用经验，并想进一步掌握Python数据分析能力的读者。 编辑推荐 1.【经典】畅销经典新升级，首版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目...(展开全部)

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。