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数据科学入门

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[美] Joel Grus
人民邮电出版社
高蓉
2016-3
304
69.00元
平装
图灵程序设计丛书
9787115417411

图书标签: 数据分析  数据科学  机器学习  Python  数据挖掘  计算机科学  计算机  CS   


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发表于2024-12-23

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图书描述

数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。

作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。

通过阅读本书,你可以:

学到一堂Python速成课;

学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;

掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;

深入理解机器学习的基础;

运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;

探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。

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著者简介

Joel Grus

是Google的一位软件工程师,曾于数家创业公司担任数据科学家。目前住在西雅图,专注于数据科学工作并乐此不疲。偶尔在joelgrus.com发表博客,长期活跃于Twitter @joelgrus。


图书目录


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用户评价

评分

有Python 基础,拿来入门DS 还是不错。统计及常用机器学习算法都讲得比较全面了,也有足够的例子。可视化让我新知道了seaborn、D3.js 这些工具,也算有所裨益。

评分

和《数学之美》交叉着阅读的,后者从“道”的角度介绍的各种数据科学方法,在本书中多有从python入门的角度做出的实现。但对于非计算机类专业的文科生,也仍旧太难了,只是了解了数据科学具体的各种应用,作为思考管理会计工作与之关系的一个立足点。

评分

前面读起来感觉还可以,有种学会了感觉,但后面就慢慢读不懂了,作者对这些算法的历史,特点,适用场景等知识似乎没有怎么讨论,所以后面感觉学的就比较混乱了。而且不依赖矩阵等类库,看似用标准库就实现许多算法很厉害, 其实反而加大了学习难度跟减少了实用性。 但是对人还是有一定启发的

评分

太过着重讲解算法实现,对算法意义着墨不多,囫囵读完概貌亦未形成。还是要多补补数学啊

评分

读完也没入的了门,都是范范一讲就过了,术语太多,基础太差,好多地方没读懂。

读后感

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说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...  

评分

这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。  

评分

说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...  

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数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具...

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说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...  

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