作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以最为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。《数据科学家养成手册》从众多先贤及科学家的轶事讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。《数据科学家养成手册》并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。 《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人，初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人，产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程...(展开全部)

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。

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。

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学习大数据是什么，通过它的主要特征——体量、多样、高速与精确，展现出与传统数据有何不同。 探讨不同类型的数据科学家以及他们各自类型的技术专长。 挖掘数据科学家所需的技能，包括相关的思维模式、技术能力、经验，以及数据科学家与人接触交流的方式。 当一天数据科学家，体验你可能会遇到的问题，并尝试如何解决它们。你会使用何种程序？你会以何种方式去拓展知识和技能？ 基于你的起点（编程背景、机器学习背景或者数据相关的背景），看看你如何才能成为一名数据科学家。 一步一步地跟随数据科学家的入职经历：应该去看哪些地方，如何向一名潜在雇主展示自己，以及成为一名自由职业者的得与失。 阅读一些富有经验的高级数据科学家的案例，更好地了解这个职位的实际角色。

这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 《数据天才：数据科学家修炼之道》有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。《数据天才：数据科学家修炼之道》中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助《数据天才：数据科学家修炼之道》，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。 《数据天才：数据科学家修炼之道》是写给数据科学家和相关专业人士的（如业务分析师、计算机科学家、软件工程师、数据工程师和统计学家），也适合有兴趣转投大数据科学事业的人阅读。