数据科学入门(基于Python语言第2版影印版)(英文版)

想真正学会数据科学，你不仅要掌握工具——数 据科学库、框架、模块和工具包——还要理解它们背 后的思想和原理。更新的《数据科学入门》第2版为你 展示了这些工具和算法是如何从零开始实现的。 如果你具备数学能力和一些编程技能，作者Joel Grus将会帮你熟悉数据科学相关的核心数学和统计学 知识，以及作为一名数据科学家所需的黑客技巧。这 本更新的书还包含了关于深度学习、统计学和自然语 言处理的新资料，为你展示了如何在日常繁杂冗余的 数据中找到宝石。 快速入门Python 学习线性代数、统计学和概率的基础知识——以 及它们在数据科学中的使用场景 收集、探索、清理、管理和操作数据 深入研究机器学习的基础知识 实现k近邻、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、 决策树、神经网络和聚类等模型 探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、 MapReduce和数据库知识

Preface to the Second Edition Preface to the First Edition 1. Introduction The Ascendance of Data What Is Data Science? Motivating Hypothetical: DataSciencester Finding Key Connectors Data Scientists You May Know Salaries and Experience Paid Accounts Topics of Interest Onward 2. A Crash Course in Python The Zen of Python Getting Python Virtual Environments Whitespace Formatting Modules Functions Strings Exceptions Lists Tuples Dictionaries defauhdict Counters Sets Control Flow Truthiness Sorting List Comprehensions Automated Testing and assert Object-Oriented Programming Iterables and Generators Randomness Regular Expressions Functional Programming zip and Argument Unpacking args and kwargs Type Annotations How to Write Type Annotations Welcome to DataSciencester! For Further Exploration 3. Visualizing Data matploflib Bar Charts Line Charts Scatterplots For Further Exploration 4. Linear Algebra