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[荷] 詹森斯（Jeroen Janssens） 著，王晓伟，刘峰 译

图书标签:

• 数据科学
• 命令行
• Python
• 数据分析
• Shell
• 自动化
• 实用工具
• 技巧
• 学习
• 教程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115391681

版次：1

商品编码：11699373

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：169

正文语种：中文

编辑推荐

　　大数据时代，数据科学研究与分析日益重要。本书独树一帜，教你利用灵活的命令行工具成为高效多产的数据科学家。

　　为此，作者开发了数据科学工具箱，一个包含80多个命令行工具的安装简单的虚拟环境，能在Windows、OS X和Linux操作系统上运行。你将学会如何结合使用这些小而强大的命令行工具，快速地获取、清洗、探索和建模数据。

　　通过阅读本书，你会明白为什么命令行是一种灵活、可伸缩、易扩展的技术。即使你已经能够使用Python或R得心应手地处理数据，利用命令行也将大大改进你的数据科学工作流。

内容简介

　　《命令行中的数据科学》集实用性和先进性于一身，为数据分析人员使用命令行这个灵活的工具提供了重要参考。作者讲解了众多实用的命令行工具，以及如何使用它们高效地获取、清洗、探索和建模数据。论你使用Windows、OS X，还是Linux，都可以安装包含80多个命令行工具的“数据科学工具箱”，迅速建立自己的数据分析环境。论你是否已经习惯于使用Python或R语言，都能够通过本书体会到使用命令行的快捷、灵活与伸缩自如。

作者简介

　　Jeroen Janssens，爱思唯尔（世界领先的科技及医学出版公司）首席数据科学家，曾是纽约YPlan公司高级数据科学家。专门从事机器学习、异常检测和数据可视化。在荷兰马斯特里赫特大学获得人工智能硕士学位，在荷兰蒂尔堡大学获得机器学习博士学位。他热衷于创建数据科学的开源工具。

　　王晓伟，毕业于国防科学技术大学，获计算机科学与技术专业博士学位。研究兴趣为海量数据管理与挖掘。

　　刘峰，百度LBS位置大数据部资深研发工程师，新加坡南洋理工大学计算机工程系博士，研究领域包括机器学习、神经网络、数据挖掘等。2010年加入百度，主要从事大数据分析和挖掘方面的工作，近年来专注于网络定位、智能交通等LBS大数据的挖掘和机器学习应用。

内页插图

精彩书评

　　★“命令行体现了Unix‘简单工具’的理念，即每个工具完成一项工作，然后巧妙地连接在一起。Jeroen很专业地讨论了怎样将这个理念引入数据科学工作，展示了为什么命令行不仅能够进行简单的文件输入/输出，还是数据操作、探索，甚至建模的利器。”

　　——Chris H. Wiggins，《纽约时报》首席数据科学家，哥伦比亚大学应用物理学与应用数学系副教授

　　★“这本书讲解了如何将常见的数据科学任务集成到一个连贯的工作流，涵盖了分解问题和组合方案的策略。”

　　——John D. Cook，知名应用数学、统计及软件开发咨询顾问

目录

前言 XIII
第1　章 简介　1
1．1　概述　1
1．2　数据科学就是OSEMN　2
1．2．1　数据获取　2
1．2．2　数据清洗　2
1．2．3　数据探索　3
1．2．4　数据建模　3
1．2．5　数据解释　3
1．3　插入的几章　4
1．4　什么是命令行　4
1．5　为什么用命令行做数据科学工作　6
1．5．1　命令行的灵活性　6
1．5．2　命令行可增强　6
1．5．3　命令行可扩展　7
1．5．4　命令行可扩充　7
1．5．5　命令行处不在　7
1．6　一个现实用例　8
1．7　延伸阅读　11
第2　章 入门指南　13
2．1　概述　13
2．2　设置数据科学工具箱　13
2．2．1　步骤1：下载和安装VirtualBox　14
2．2．2　步骤2：下载和安装Vagrant　14
2．2．3　步骤3：下载并启动数据科学工具箱　14
2．2．4　步骤4：登录（Linux 和Mac OS X）　16
2．2．5　步骤4：登录（微软Windows）　16
2．2．6　步骤5：关闭或重启　16
2．3　必要的概念和工具　17
2．3．1　环境　17
2．3．2　运行命令行工具　18
2．3．3　五类命令行工具　19
2．3．4　命令行工具的组合　21
2．3．5　输入和输出重定向　22
2．3．6　处理文件　23
2．3．7　寻求帮助　24
2．4　延伸阅读　26
第3　章 数据获取　27
3．1　概述　27
3．2　将本地文件复制到数据科学工具箱　28
3．2．1　本地数据科学工具箱　28
3．2．2　远程数据科学工具箱　28
3．3　解压缩文件　29
3．4　微软Excel 电子表格的转换　30
3．5　查询关系数据库　32
3．6　从互联网下载　33
3．7　调用Web API　35
3．8　延伸阅读　36
第4　章 创建可重用的命令行工具　37
4．1　概述　38
4．2　将单行转变为shell 脚本　38
4．2．1　步骤1：复制和粘贴　39
4．2．2　步骤2：添加执行权限　40
4．2．3　步骤3：定义shebang　41
4．2．4　步骤4：删除固定的输入　42
4．2．5　步骤5：参数化　42
4．2．6　步骤6：扩展PATH　43
4．3　用Python 和R 创建命令行工具　44
4．3．1　移植shell 脚本　45
4．3．2　处理来自标准输入的流数据　46
4．4　延伸阅读　47
第5　章 数据清洗　49
5．1　概述　50
5．2　纯文本的常见清洗操作　50
5．2．1　行过滤　50
5．2．2　值提取　54
5．2．3　值替换和删除　55
5．3　处理CSV　56
5．3．1　主体、头部和列　56
5．3．2　对CSV 执行SQL 查询　60
5．4　处理HTML/XML 和JSON　61
5．5　CSV 的常见清洗操作　65
5．5．1　列的提取和重排序　65
5．5．2　行过滤　66
5．5．3　列合并　67
5．5．4　多个CSV 文件的合并　70
5．6　延伸阅读　73
第6　章 管理数据工作流　75
6．1　概述　76
6．2　Drake 简介　76
6．3　Drake 的安装　76
6．4　获取古腾堡计划中下载最多的电子书　78
6．5　所有工作流都从单个步骤开始　79
6．6　具体情况具体对待　81
6．7　重新构建具体目标　82
6．8　讨论　83
6．9　延伸阅读　83
第7　章 数据探索　85
7．1　概述　85
7．2　检查数据及其属性　86
7．2．1　确定有数据头　86
7．2．2　检查所有数据　86
7．2．3　特征名称和数据类型　87
7．2．4　唯一标识、连续变量和因子　89
7．3　计算描述性统计信息　90
7．3．1　使用csvstat　90
7．3．2　在命令行中通过Rio 使用R　92
7．4　生成可视化图形　95
7．4．1　介绍Gunplot 和feedgnuplot　95
7．4．2　介绍ggplot2　97
7．4．3　直方图　99
7．4．4　条形图　101
7．4．5　密度图　102
7．4．6　箱线图　103
7．4．7　散点图　103
7．4．8　折线图　105
7．4．9　总结　106
7．5　延伸阅读　106
第8　章 并行管道　107
8．1　概述　108
8．2　串行处理　108
8．2．1　对数字进行遍历　108
8．2．2　对行进行遍历　109
8．2．3　对文件进行遍历　110
8．3　并行处理　111
8．3．1　GNU Parallel 介绍　112
8．3．2　指定输入　113
8．3．3　控制并发任务的个数　114
8．3．4　记录日志和输出　115
8．3．5　创建并行工具　116
8．4　分布式处理　117
8．4．1　获得运行中的AWS EC2 实例列表　117
8．4．2　在远程机器上运行命令　118
8．4．3　在远程机器间分发本地数据　119
8．4．4　在远程机器上处理文件　120
8．5　讨论　123
8．6　延伸阅读　123
第9　章 数据建模　125
9．1　概述　126
9．2　更多的酒，来吧！　126
9．3　用Tapkee 降维　129
9．3．1　介绍Tapkee　130
9．3．2　安装Tapkee　130
9．3．3　线性和非线性映射　130
9．4　用Weka 聚类　132
9．4．1　介绍Weka　132
9．4．2　在命令行里改进Weka　132
9．4．3　在CSV 和ARFF 格式之间转换　136
9．4．4　比较三种聚类算法　136
9．5　通过SciKit-Learn Laboratory 进行回归　139
9．5．1　准备数据　139
9．5．2　运行实验　139
9．5．3　解析结果　140
9．6　用BigML 分类　141
9．6．1　生成均衡的训练和测试数据集　141
9．6．2　调用API　143
9．6．3　检查结果　143
9．6．4　小结　144
9．7　延伸阅读　144
第10　章 总结　145
10．1　让我们回顾一下145
10．2　三条建议　146
10．2．1　有耐心　146
10．2．2　有所创新　146
10．2．3　肯于实践　147
10．3　接下来做什么　147
10．3．1　API　147
10．3．2　shell 编程　147
10．3．3　Python、R 和SQL　147
10．3．4　数据解释　148
10．4　联系方式　148
附录A　命令行工具列表　149
附录B　参考文献　167
作者介绍　169
封面介绍　169

精彩书摘

　　数据科学是个激动人心却又非常年轻的领域。不幸的是，许多个人和公司，总是认为需要利用新技术才能解决数据科学提出的问题。实际上，正如本书所揭示的，许多问题使用命令行就能解决，而且有时候效率要高得多。

　　大约5 年前，在攻读博士学位期间，我逐步从使用微软Windows 转为使用GUN/Linux。刚开始我有点谨小慎微，因此同时安装了这两个操作系统（也就是双系统启动）。后来，在这两个系统之间切换的需求越来越少，有时我甚至对Arch Linux 修修补补，能从零开始自己定制操作系统。这时能用的只有命令行，而且想做什么完全随心所欲。很快，我就对使用命令行得心应手。最终，由于业余时间越来越宝贵，我决定使用名为Ubuntu 的GNU/Linux 发行版，因为它易于使用并且有庞大的社区。尽管如此，命令行仍然是我完成绝大部分工作的不二选择。

　　实际上，我后来认识到，命令行不单可以用于安装软件、配置系统以及搜索文件。于是我开始学习诸如cut、sort 和sed 这些命令行工具。这些工具都是将数据作为输入，对数据进行处理，然后打印结果。Ubuntu 自带了相当多这样的工具。当明白可以将这些小工具结合起来使用时，我就对它入迷了。

　　当我拿到博士学位，成为一名数据科学家时，我想充分利用这种方法来做数据科学工作。

　　幸亏有几个新的开源命令行工具，包括scrape、jq 和json2csv，我甚至能够使用命令行来完成抓取网站以及处理大量JSON 数据这样的任务。2013 年9 月，我写了一篇名为“数据科学的7 个命令行工具”的博客文章（http://jeroenjanssens.com/2013/09/19/seven-commandline-tools-for-data-science.html）。让我吃惊的是，这篇文章获得很大反响。后来许多人向我推荐其他命令行工具，于是我开始考虑是否可以将这篇文章扩充成书。令人高兴的是，10个月之后，在许多才华横溢的人的帮助下（参见“致谢”），本书得以付梓。

　　分享这段个人经历不仅是想介绍本书的由来，更是希望你知道我也是需要学习命令行的。使用命令行与使用图形化用户界面迥然不同，刚开始可能是令人生畏的。但是，既然我能够学会它，你当然也没问题。不管你目前使用的是什么操作系统，也不管你现在是以什么方式做数据科学的工作，读完本书，你也能够利用命令行的强大能力。即使你已经熟悉命令行，或者甚至已经打算学习shell 脚本，你仍然可能在书中发现一些有趣技巧或命令行工具，能用于未来的数据科学项目。

　　从本书可以学到的

　　书中将对大量数据进行获取、清洗、探索以及建模。我们不会过多介绍如何完成这些数据科学任务，因为对于诸如应该何时及用什么进行统计检验，或者怎样才能将数据可视化做到最好，很容易找到大量参考资料。本书致力于实用性，旨在通过教你用命令行执行数据科学任务，使你更加高效和多产。

　　尽管书中讨论了80 多个命令行工具，但这些工具本身并不是最重要的。有些命令行工具存在已久，有些则是新近出现，并且可能最终会被更好的工具所取代。甚至在你阅读本书的时候，有的命令行工具正在创建之中。在过去的10 个月里，我就已经发现了许多奇妙的命令行工具。遗憾的是，有的工具被发现的时间太晚，无法包含在本书中。总之，命令行工具的新陈代谢是常态。

　　用工具、管道和数据进行工作的思想才是最重要的。多数命令行工具只做一项任务，并且做得很好。这符合Unix 的理念，这种理念在书中许多地方都有体现。一旦熟悉了命令行，并且学会了如何将命令行工具结合起来，你就学会了一项非常宝贵的技能。如果还能创建新的工具，那你就出类拔萃了。

　　……

前言/序言

《代码中的真知：探索命令行下的数据世界》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、塑造未来的关键要素。然而，数据的庞大与复杂常常令人望而却步。传统的图形界面工具固然直观，但在处理海量数据集、进行自动化分析、构建复杂数据管道时，往往显得力不从心。本书将引领您踏上一段革新性的数据探索之旅，聚焦于一个强大且被低估的工具集——命令行。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于如何 Harness（驾驭）数据力量的实战演习。我们将摆脱鼠标的束缚，深入理解那些由字符组成的简洁指令背后蕴含的巨大能量。您将学会如何利用命令行这个“瑞士军刀”，以一种前所未有的效率和灵活性来收集、清洗、转换、分析和可视化数据。无论您是刚刚起步的数据爱好者，还是经验丰富的数据科学家，亦或是渴望提升工作效率的开发者，本书都将为您打开一扇通往更高层次数据处理能力的大门。 核心理念：效率、自动化与控制 命令行之所以在数据科学领域拥有不可替代的地位，其核心优势在于“效率”、“自动化”和“控制”。 效率的飞跃： 想象一下，您需要处理一个包含数百万行的CSV文件，使用图形界面逐行查找、修改或筛选，其耗时程度可想而知。而在命令行下，借助强大的文本处理工具，您可以瞬间完成同样的操作。grep、sed、awk等经典Unix/Linux工具，以及后续发展出的更现代化的工具，能够以惊人的速度处理文本流，让您在数据处理的速度上获得质的飞跃。 自动化的力量： 数据科学的本质之一就是重复性工作的自动化。命令行脚本赋予您这种能力。您可以编写一系列命令，将数据下载、预处理、模型训练、结果报告等整个流程自动化，从而解放您的时间和精力，让您专注于更具创造性的分析和问题解决。Cron任务调度、Shell脚本的灵活运用，将使您能够构建健壮的数据处理流水线，实现全天候的数据刷新和分析。 精细的控制： 命令行提供的操作粒度是前所未有的。您可以精确地控制每个处理步骤，细致地调整参数，实现对数据的深度挖掘和精细管理。这种对数据处理过程的完全掌控，是保证分析结果的准确性和可靠性的基石。您可以轻松地重现分析过程，回溯数据变化，调试复杂的数据管道。 内容亮点：从基础到进阶的全面覆盖 本书的结构精心设计，循序渐进，确保每一位读者都能逐步掌握命令行数据科学的精髓。 第一部分：命令行基石——掌握数据处理的语言 在开始任何复杂的数据操作之前，扎实的命令行基础是必不可少的。这部分内容将帮助您建立起坚实的根基： Shell 简介与常用命令： 深入理解Shell（如Bash）的概念，掌握文件和目录管理（ls, cd, mkdir, rm, cp, mv）、文本查看（cat, less, head, tail）以及基本的管道（|）和重定向（>, >>, <）操作。这些是所有后续操作的基础。 文本处理的利器：grep, sed, awk： 这三剑客是命令行数据处理的核心。您将学习如何使用`grep`进行高效的模式匹配和文本搜索；掌握`sed`强大的流编辑器功能，实现对文本的查找、替换、删除和插入；探索`awk`在文本分析中的强大之处，学习如何按字段分割、处理和生成报告。我们将通过大量的实际数据处理场景，来演示这些工具的威力。 数据格式的转换与处理： CSV、JSON、XML等是数据交换的常见格式。本书将介绍如何利用命令行工具，如`csvkit`、`jq`等，轻松实现这些格式之间的相互转换，以及对结构化数据的提取和操作。 文件压缩与归档： 学习使用`tar`、`gzip`、`bzip2`、`zip`等工具进行高效的文件压缩和打包，这对于管理大量数据至关重要。 第二部分：数据获取与准备——构建干净的数据源 高质量的数据是数据科学成功的基石。本部分将重点讲解如何利用命令行高效地获取和准备数据： 网络数据抓取：curl 与 Wget： 学习使用`curl`和`wget`命令从Web上下载数据，无论是静态文件还是API接口返回的数据。我们将演示如何进行简单的网页爬取，以及如何处理API响应。 数据清洗与去重： 面对混乱的数据，本部分将提供一系列命令行策略，用于处理缺失值、异常值、重复数据等。您将学习如何通过脚本自动化数据清洗过程，确保数据质量。 数据合并与拆分： 掌握`join`、`paste`、`split`等命令，学习如何将来自不同来源的数据进行有效合并，或者将庞大的数据集拆分成易于管理的小块。 正则表达式的深入应用： 正则表达式是处理文本数据的强大武器。我们将进一步深入讲解正则表达式的语法和在`grep`、`sed`、`awk`等工具中的高级应用，帮助您编写更精确、更灵活的文本匹配和处理规则。 第三部分：数据分析与探索——挖掘数据中的洞见 拥有干净的数据后，如何从中提取有价值的洞见？本部分将带您进入数据分析的核心： 基本统计分析： 学习使用命令行工具计算数据的基本统计量，如均值、中位数、方差、标准差等。我们将介绍`datamash`等专门用于统计计算的工具，以及如何结合`awk`和`sort`等实现更复杂的统计分析。 数据排序与分组： 掌握`sort`命令的强大功能，实现对数据的多维度排序。学习如何使用`uniq`和`awk`对数据进行分组统计和聚合。 数据可视化初探： 虽然命令行本身不直接进行图形绘制，但我们可以生成能够被可视化工具读取的数据。本部分将介绍如何生成适合图表绘制的格式化数据，并推荐一些轻量级的命令行可视化工具，如`gnuplot`，以及如何将命令行处理结果导入到Python或R等环境进行更复杂的图表生成。 构建简单的数据分析流程： 将前面学到的各种工具和技术串联起来，构建一个简单但完整的端到端数据分析流程，从数据获取到初步洞察的形成。 第四部分：自动化与高级应用——迈向专业数据工作流 本部分将带领您进入更高级的领域，利用命令行构建强大的数据科学工作流： Shell 脚本编程： 深入学习Shell脚本的编写，掌握变量、条件判断、循环、函数等基本概念。您将能够编写复杂的脚本来自动化数据处理任务。 自动化报告生成： 学习如何将命令行分析结果与文本生成工具结合，自动生成包含数据摘要、图表链接（或嵌入）的报告。 版本控制与协作： 介绍如何将命令行工具与Git等版本控制系统结合，管理您的数据脚本和分析代码，实现高效的团队协作。 数据管道的构建与管理： 了解如何使用命令行工具构建和管理复杂的数据处理管道，包括任务调度、依赖管理等，为生产环境的数据处理打下基础。 命令行下的数据科学工具生态： 介绍一些社区开发的、专注于命令行数据处理的优秀工具，如`csvkit`、`jq`、`awkward-array`（Python库，但可与命令行结合）、`mlflow`（用于ML实验管理，部分操作可命令行进行）等，拓宽您的工具箱。 为何选择命令行？ 跨平台兼容性： Linux、macOS环境下，命令行是原生支持的。即使在Windows上，通过WSL（Windows Subsystem for Linux）等工具，也能获得接近原生的命令行体验。 资源占用低： 命令行工具通常比图形界面应用占用更少的系统资源，对于处理大型数据集或在性能受限的环境下尤其有利。 可重复性： 命令行操作和脚本极易记录和重现，这对于科学研究和保证分析结果的可靠性至关重要。 社区支持： 命令行工具拥有庞大而活跃的社区，能够获得丰富的教程、解决方案和帮助。 本书的目标读者 数据分析师： 希望提升处理效率，自动化报告生成，处理大规模数据的分析师。 数据科学家： 追求更底层的控制，构建复杂数据管道，提升模型训练和部署效率的数据科学家。 软件开发者/工程师： 需要处理和分析日志数据、文本数据，或将数据处理集成到现有系统中的开发者。 系统管理员： 需要进行大规模数据管理、日志分析和自动化运维任务的管理员。 任何对数据充满好奇，希望掌握更强大数据处理工具的学习者。 结束语 数据科学的浪潮席卷全球，而掌握命令行，无异于为您在数据洪流中注入了一股强大的驱动力。本书将为您提供一套系统的方法论和实用的技术指南，让您能够驾驭命令行，以前所未有的姿态，高效、精准地从数据中挖掘真知。准备好迎接这场“代码中的真知”的探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我是一个热衷于探索各种新技术的独立开发者，我的工作常常需要处理各种类型的数据，从日志文件到API接口返回的数据，再到数据库中的信息。虽然我习惯了使用各种编程语言和库来处理数据，但总感觉在效率和灵活性上还有提升的空间。当我在一个技术论坛上看到有人推荐《命令行中的数据科学》这本书时，我立刻被它的“命令行”这一核心概念吸引住了。我深知，掌握强大的命令行工具，能够极大地提升工作效率，甚至可以让我做出一些图形界面工具难以实现的操作。我非常期待书中能够提供一些关于如何用命令行进行高效的数据挖掘和模式识别的技巧，比如如何利用shell脚本和Python的结合来自动化复杂的数据分析任务。我也希望书中能够深入讲解一些命令行下的数据存储和查询工具，例如SQLite的命令行接口，或者如何使用命令行工具来管理和查询NoSQL数据库。此外，我希望书中能够分享一些关于如何利用命令行进行数据质量检查和数据验证的方法，这对于保证数据分析的可靠性至关重要。这本书的出现，让我看到了在命令行这个“黑箱”里施展数据科学的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名计算机科学专业的学生，我对数据科学一直抱有浓厚的兴趣，但学校的课程设置往往侧重于理论，对于实际操作的讲解相对较少。我经常在网上搜索学习资源，但发现很多教程都过于碎片化，难以形成完整的知识体系。当我在书店看到《命令行中的数据科学》这本书时，我的眼睛瞬间亮了。这本书的标题直接点出了我的学习痛点——我一直想掌握在命令行环境中进行数据科学的能力，但缺乏系统的指导。我希望这本书能够从最基础的命令行操作讲起，循序渐进地引导我进入数据科学的世界。例如，我希望能学习如何使用grep、awk、sed等工具来处理文本数据，如何使用wget、curl来获取网络数据，以及如何使用git来进行代码版本管理。更重要的是，我希望这本书能够将这些命令行工具与数据科学的实际应用结合起来，比如如何用命令行工具进行数据预处理、特征工程，甚至是构建和评估机器学习模型。如果书中能提供一些实际项目，让我能够跟着操作，那就再好不过了。我希望通过这本书，能够建立起一个扎实的命令行数据科学基础，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化充满热情的爱好者，平日里喜欢用各种工具来探索数据背后的故事。虽然我熟悉一些主流的可视化库，但我总觉得缺乏一种“原生”的、从源头到最终呈现的完整掌控感。当我偶然翻阅到《命令行中的数据科学》这本书时，我仿佛看到了一个新的世界。《命令行》这个关键词，让我联想到的是一种简洁、高效、直接的表达方式，这与我追求的数据可视化理念不谋而合。我希望这本书能够带领我探索如何在命令行环境中生成各种精美的数据图表，例如使用gnuplot、matplotlib的命令行接口，甚至是一些更小众但功能强大的命令行可视化工具。我特别希望能学习到如何将数据处理与可视化流程无缝衔接，例如通过管道操作，将命令行处理后的数据直接输入到可视化工具中，实现“流水线式”的数据探索。此外，我希望书中能介绍一些如何利用命令行工具来制作交互式图表或者动态可视化内容的方法，这对我来说将是一个巨大的惊喜。我期待这本书能让我掌握在命令行中创造出令人惊叹的数据视觉表达。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，简洁而有力量，让我立刻对接下来的内容产生了好奇。我一直对数据科学领域很感兴趣，但苦于没有系统性的学习途径，常常在各种零散的教程和博客之间迷失方向。这本书的出现，仿佛是一盏明灯，照亮了我前行的道路。我尤其期待书中关于“命令行”的讲解，因为在我看来，熟练掌握命令行工具是进行高效数据处理和分析的关键。我曾经在处理大规模数据集时，因为不熟悉命令行操作而效率低下，走了不少弯路。这本书是否能帮助我一举攻克这个难关，成为我的得力助手，我对此充满期待。我希望书中能提供一些实用的案例，让我能够学以致用，将理论知识转化为实际技能。同时，我也希望这本书能涵盖数据科学的入门到进阶的各个方面，从数据获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估和部署，都能有详尽的介绍。如果书中还能涉及到一些常用的数据科学库和框架，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，并且以命令行的方式来展示如何使用它们，那就更完美了。我希望这本书能让我告别繁琐的图形界面操作，直接在终端里挥洒自如，成为一名更优秀的数据科学家。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定数据分析基础的从业者，平日里接触到的更多是基于GUI的分析工具，虽然能解决部分问题，但总觉得不够灵活，面对复杂场景时显得力不从心。最近了解到“命令行中的数据科学”这本书，非常 intrigued，它提出的“命令行”这一角度，让我看到了数据科学实践的另一种可能性。我一直认为，深入理解底层工具和操作逻辑，对于提升专业能力至关重要。我相信，通过这本书的学习，我能够更深入地理解数据处理的每一个环节，甚至能够编写更精细化的脚本来自动化重复性工作。我希望书中能够提供一些高级的命令行技巧，例如管道操作、正则表达式、以及如何结合shell脚本来构建复杂的数据分析流程。我尤其关心书中是否会讲解如何利用命令行工具进行高效的数据可视化，比如使用gnuplot或者matplotlib的命令行接口。此外，对于大数据处理方面，如果书中能介绍一些基于命令行的分布式计算框架（如Spark的命令行接口），那我将受益匪浅。我期待这本书能够帮助我突破当前的技术瓶颈，解锁更高效、更灵活的数据科学工作方式。

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本书

评分☆☆☆☆☆

非常推荐的一本书，入门很值得

评分☆☆☆☆☆

纸张厚实，印刷精美。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的吧，就是图灵的书有点贵

评分☆☆☆☆☆

现在计算机书的书价有点夸装了，这本100多页竟然定价快50，要不是搞活动，估计不会买了...

评分☆☆☆☆☆

图解机器学习图解机器学习

评分☆☆☆☆☆

现在计算机书的书价有点夸装了，这本100多页竟然定价快50，要不是搞活动，估计不会买了...

评分☆☆☆☆☆

非常有用

评分☆☆☆☆☆

很不错，讲的很细致，是一本好书