数据科学导论：Python语言实现

本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解行数据科学分析和发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深理解Python核心概念，成为高效数据科学实践者。本书共6章，系统介绍了行数据科学分析和发所涉及的关键要素。书中首先介绍Python软件及相关工具包的安装和使用；着不仅讲解数据加载、运算和改写等基本数据准备过程，还详细介绍特征选择、维数约简等高级数据操作方法；并且建立了由训练、验证、测试等过程组成的数据科学流程，结合具体示例深浅出地讲解了多种机器学习算法；然后介绍了基于图模型的社会网络创建、分析和处理方法；后讲解数据分析结果的可视化及相关工具的使用方法。
【推荐语】
本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。*后，通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。本书行文过程以数据科学项目为主体，辅以整洁的代码和简化的示例，能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。通过阅读本书，你将学到：使用Windows、Mac和Linux系统上的Python科学环境设置数据科学工具箱为数据科学项目准备数据为了解决数据科学问题，行数据操作、修复和探索建立实验流程来检验数据科学假设为数据科学任务选择*有效和可扩展的学习算法优化机器学习模型，以获得*佳性能行图的探索和聚集分析，充分利用数据中的联系和连
【作者】
Alberto Boschetti 数据科学家、信号处理和统计学方面的专家。他拥有通信工程专业博士学位，现在伦敦居住和工作。基于所从事的项目，他每天都要面对包括自然语言处理、机器学习和概率图模型等方面的挑战。他对工作充满激情，经常参加学术聚会、研讨会等学术活动，紧跟数据科学技术发展的前沿。Luca Massaron 数据科学家、市场研究总监，是多元统计分析、机器学习和客户洞察方面的专家，有十年以上解决实际问题的经验，使用推理、统计、数据挖掘和算法为利益相关者创造了巨大的价值。他是意大利网络受众分析的先锋，并在Kaggler上获得排名前十的佳绩，随后一直热心参与一切与数据分析相关的活动，积极给新手和专业人员讲解数据驱动知识发现的潜力。他崇尚大道至简，坚信理解数据科学的本质能带来巨大收获。