基础编
1 数据科学简介
1.1 什么是数据科学
1.2 如何学习数据科学
1.3 什么是数据科学家
1.4 数据科学家需要掌握的技能
1.5 Python与数据科学
1.6 数据科学领域常用的Python包
本章小结
参考文献
2 Python基础知识
2.1 Python基本概念
2.2 序列和基本语句
2.3 函数和模块
本章小结
习题
参考文献
分析编
3 Python数据获取与数据预处理
3.1 Python数据获取
3.2 Python数据预处理
本章小结
习题
参考文献
4 利用Python进行数据分析
4.1 数据分析与Python
4.2 基本统计分析
4.3 主成分分析（PCA）
4.4 线性回归
本章小结
习题
参考文献
挖掘编
5 利用Python进行数据挖抛
5.1 数据挖掘与Py
5.2 k最近邻（k-Nearest Neighbor）
5.3 决策树（Decision Tree）
5.4 朴素贝叶斯（Naive Bayesian）
5.5 逻辑回归（Logistic Regression）
5.6 Apriori算法
5.7 聚类分析（Clustering Analysis）
5.8 随机森林（Random Forest）
本章小结
习题
参考文献
6 利用Python进行文本挖掘
6.1 文本挖掘简介
6.2 Python与文本分类
6.3 Python与文本聚类
6.4 Python与文本情感分析
6.5 Python与全文检索
本章小结
习题
参考文献
提高编
7 Python与海量数据处理简介
7.1 Spark简介
7.2 Pag
7.3 Python与推荐系统
本章小结
习题
参考文献
· · · · · · (收起)