命令行中的數據科學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[荷] 詹森斯（Jeroen Janssens） 著，王曉偉，劉峰 譯

圖書標籤:

• 數據科學
• 命令行
• Python
• 數據分析
• Shell
• 自動化
• 實用工具
• 技巧
• 學習
• 教程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115391681

版次：1

商品編碼：11699373

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：169

正文語種：中文

編輯推薦

　　大數據時代，數據科學研究與分析日益重要。本書獨樹一幟，教你利用靈活的命令行工具成為高效多産的數據科學傢。

　　為此，作者開發瞭數據科學工具箱，一個包含80多個命令行工具的安裝簡單的虛擬環境，能在Windows、OS X和Linux操作係統上運行。你將學會如何結閤使用這些小而強大的命令行工具，快速地獲取、清洗、探索和建模數據。

　　通過閱讀本書，你會明白為什麼命令行是一種靈活、可伸縮、易擴展的技術。即使你已經能夠使用Python或R得心應手地處理數據，利用命令行也將大大改進你的數據科學工作流。

內容簡介

　　《命令行中的數據科學》集實用性和先進性於一身，為數據分析人員使用命令行這個靈活的工具提供瞭重要參考。作者講解瞭眾多實用的命令行工具，以及如何使用它們高效地獲取、清洗、探索和建模數據。論你使用Windows、OS X，還是Linux，都可以安裝包含80多個命令行工具的“數據科學工具箱”，迅速建立自己的數據分析環境。論你是否已經習慣於使用Python或R語言，都能夠通過本書體會到使用命令行的快捷、靈活與伸縮自如。

作者簡介

　　Jeroen Janssens，愛思唯爾（世界領先的科技及醫學齣版公司）首席數據科學傢，曾是紐約YPlan公司高級數據科學傢。專門從事機器學習、異常檢測和數據可視化。在荷蘭馬斯特裏赫特大學獲得人工智能碩士學位，在荷蘭蒂爾堡大學獲得機器學習博士學位。他熱衷於創建數據科學的開源工具。

　　王曉偉，畢業於國防科學技術大學，獲計算機科學與技術專業博士學位。研究興趣為海量數據管理與挖掘。

　　劉峰，百度LBS位置大數據部資深研發工程師，新加坡南洋理工大學計算機工程係博士，研究領域包括機器學習、神經網絡、數據挖掘等。2010年加入百度，主要從事大數據分析和挖掘方麵的工作，近年來專注於網絡定位、智能交通等LBS大數據的挖掘和機器學習應用。

內頁插圖

精彩書評

　　★“命令行體現瞭Unix‘簡單工具’的理念，即每個工具完成一項工作，然後巧妙地連接在一起。Jeroen很專業地討論瞭怎樣將這個理念引入數據科學工作，展示瞭為什麼命令行不僅能夠進行簡單的文件輸入/輸齣，還是數據操作、探索，甚至建模的利器。”

　　——Chris H. Wiggins，《紐約時報》首席數據科學傢，哥倫比亞大學應用物理學與應用數學係副教授

　　★“這本書講解瞭如何將常見的數據科學任務集成到一個連貫的工作流，涵蓋瞭分解問題和組閤方案的策略。”

　　——John D. Cook，知名應用數學、統計及軟件開發谘詢顧問

目錄

前言 XIII
第1　章 簡介　1
1．1　概述　1
1．2　數據科學就是OSEMN　2
1．2．1　數據獲取　2
1．2．2　數據清洗　2
1．2．3　數據探索　3
1．2．4　數據建模　3
1．2．5　數據解釋　3
1．3　插入的幾章　4
1．4　什麼是命令行　4
1．5　為什麼用命令行做數據科學工作　6
1．5．1　命令行的靈活性　6
1．5．2　命令行可增強　6
1．5．3　命令行可擴展　7
1．5．4　命令行可擴充　7
1．5．5　命令行處不在　7
1．6　一個現實用例　8
1．7　延伸閱讀　11
第2　章 入門指南　13
2．1　概述　13
2．2　設置數據科學工具箱　13
2．2．1　步驟1：下載和安裝VirtualBox　14
2．2．2　步驟2：下載和安裝Vagrant　14
2．2．3　步驟3：下載並啓動數據科學工具箱　14
2．2．4　步驟4：登錄（Linux 和Mac OS X）　16
2．2．5　步驟4：登錄（微軟Windows）　16
2．2．6　步驟5：關閉或重啓　16
2．3　必要的概念和工具　17
2．3．1　環境　17
2．3．2　運行命令行工具　18
2．3．3　五類命令行工具　19
2．3．4　命令行工具的組閤　21
2．3．5　輸入和輸齣重定嚮　22
2．3．6　處理文件　23
2．3．7　尋求幫助　24
2．4　延伸閱讀　26
第3　章 數據獲取　27
3．1　概述　27
3．2　將本地文件復製到數據科學工具箱　28
3．2．1　本地數據科學工具箱　28
3．2．2　遠程數據科學工具箱　28
3．3　解壓縮文件　29
3．4　微軟Excel 電子錶格的轉換　30
3．5　查詢關係數據庫　32
3．6　從互聯網下載　33
3．7　調用Web API　35
3．8　延伸閱讀　36
第4　章 創建可重用的命令行工具　37
4．1　概述　38
4．2　將單行轉變為shell 腳本　38
4．2．1　步驟1：復製和粘貼　39
4．2．2　步驟2：添加執行權限　40
4．2．3　步驟3：定義shebang　41
4．2．4　步驟4：刪除固定的輸入　42
4．2．5　步驟5：參數化　42
4．2．6　步驟6：擴展PATH　43
4．3　用Python 和R 創建命令行工具　44
4．3．1　移植shell 腳本　45
4．3．2　處理來自標準輸入的流數據　46
4．4　延伸閱讀　47
第5　章 數據清洗　49
5．1　概述　50
5．2　純文本的常見清洗操作　50
5．2．1　行過濾　50
5．2．2　值提取　54
5．2．3　值替換和刪除　55
5．3　處理CSV　56
5．3．1　主體、頭部和列　56
5．3．2　對CSV 執行SQL 查詢　60
5．4　處理HTML/XML 和JSON　61
5．5　CSV 的常見清洗操作　65
5．5．1　列的提取和重排序　65
5．5．2　行過濾　66
5．5．3　列閤並　67
5．5．4　多個CSV 文件的閤並　70
5．6　延伸閱讀　73
第6　章 管理數據工作流　75
6．1　概述　76
6．2　Drake 簡介　76
6．3　Drake 的安裝　76
6．4　獲取古騰堡計劃中下載最多的電子書　78
6．5　所有工作流都從單個步驟開始　79
6．6　具體情況具體對待　81
6．7　重新構建具體目標　82
6．8　討論　83
6．9　延伸閱讀　83
第7　章 數據探索　85
7．1　概述　85
7．2　檢查數據及其屬性　86
7．2．1　確定有數據頭　86
7．2．2　檢查所有數據　86
7．2．3　特徵名稱和數據類型　87
7．2．4　唯一標識、連續變量和因子　89
7．3　計算描述性統計信息　90
7．3．1　使用csvstat　90
7．3．2　在命令行中通過Rio 使用R　92
7．4　生成可視化圖形　95
7．4．1　介紹Gunplot 和feedgnuplot　95
7．4．2　介紹ggplot2　97
7．4．3　直方圖　99
7．4．4　條形圖　101
7．4．5　密度圖　102
7．4．6　箱綫圖　103
7．4．7　散點圖　103
7．4．8　摺綫圖　105
7．4．9　總結　106
7．5　延伸閱讀　106
第8　章 並行管道　107
8．1　概述　108
8．2　串行處理　108
8．2．1　對數字進行遍曆　108
8．2．2　對行進行遍曆　109
8．2．3　對文件進行遍曆　110
8．3　並行處理　111
8．3．1　GNU Parallel 介紹　112
8．3．2　指定輸入　113
8．3．3　控製並發任務的個數　114
8．3．4　記錄日誌和輸齣　115
8．3．5　創建並行工具　116
8．4　分布式處理　117
8．4．1　獲得運行中的AWS EC2 實例列錶　117
8．4．2　在遠程機器上運行命令　118
8．4．3　在遠程機器間分發本地數據　119
8．4．4　在遠程機器上處理文件　120
8．5　討論　123
8．6　延伸閱讀　123
第9　章 數據建模　125
9．1　概述　126
9．2　更多的酒，來吧！　126
9．3　用Tapkee 降維　129
9．3．1　介紹Tapkee　130
9．3．2　安裝Tapkee　130
9．3．3　綫性和非綫性映射　130
9．4　用Weka 聚類　132
9．4．1　介紹Weka　132
9．4．2　在命令行裏改進Weka　132
9．4．3　在CSV 和ARFF 格式之間轉換　136
9．4．4　比較三種聚類算法　136
9．5　通過SciKit-Learn Laboratory 進行迴歸　139
9．5．1　準備數據　139
9．5．2　運行實驗　139
9．5．3　解析結果　140
9．6　用BigML 分類　141
9．6．1　生成均衡的訓練和測試數據集　141
9．6．2　調用API　143
9．6．3　檢查結果　143
9．6．4　小結　144
9．7　延伸閱讀　144
第10　章 總結　145
10．1　讓我們迴顧一下145
10．2　三條建議　146
10．2．1　有耐心　146
10．2．2　有所創新　146
10．2．3　肯於實踐　147
10．3　接下來做什麼　147
10．3．1　API　147
10．3．2　shell 編程　147
10．3．3　Python、R 和SQL　147
10．3．4　數據解釋　148
10．4　聯係方式　148
附錄A　命令行工具列錶　149
附錄B　參考文獻　167
作者介紹　169
封麵介紹　169

精彩書摘

　　數據科學是個激動人心卻又非常年輕的領域。不幸的是，許多個人和公司，總是認為需要利用新技術纔能解決數據科學提齣的問題。實際上，正如本書所揭示的，許多問題使用命令行就能解決，而且有時候效率要高得多。

　　大約5 年前，在攻讀博士學位期間，我逐步從使用微軟Windows 轉為使用GUN/Linux。剛開始我有點謹小慎微，因此同時安裝瞭這兩個操作係統（也就是雙係統啓動）。後來，在這兩個係統之間切換的需求越來越少，有時我甚至對Arch Linux 修修補補，能從零開始自己定製操作係統。這時能用的隻有命令行，而且想做什麼完全隨心所欲。很快，我就對使用命令行得心應手。最終，由於業餘時間越來越寶貴，我決定使用名為Ubuntu 的GNU/Linux 發行版，因為它易於使用並且有龐大的社區。盡管如此，命令行仍然是我完成絕大部分工作的不二選擇。

　　實際上，我後來認識到，命令行不單可以用於安裝軟件、配置係統以及搜索文件。於是我開始學習諸如cut、sort 和sed 這些命令行工具。這些工具都是將數據作為輸入，對數據進行處理，然後打印結果。Ubuntu 自帶瞭相當多這樣的工具。當明白可以將這些小工具結閤起來使用時，我就對它入迷瞭。

　　當我拿到博士學位，成為一名數據科學傢時，我想充分利用這種方法來做數據科學工作。

　　幸虧有幾個新的開源命令行工具，包括scrape、jq 和json2csv，我甚至能夠使用命令行來完成抓取網站以及處理大量JSON 數據這樣的任務。2013 年9 月，我寫瞭一篇名為“數據科學的7 個命令行工具”的博客文章（http://jeroenjanssens.com/2013/09/19/seven-commandline-tools-for-data-science.html）。讓我吃驚的是，這篇文章獲得很大反響。後來許多人嚮我推薦其他命令行工具，於是我開始考慮是否可以將這篇文章擴充成書。令人高興的是，10個月之後，在許多纔華橫溢的人的幫助下（參見“緻謝”），本書得以付梓。

　　分享這段個人經曆不僅是想介紹本書的由來，更是希望你知道我也是需要學習命令行的。使用命令行與使用圖形化用戶界麵迥然不同，剛開始可能是令人生畏的。但是，既然我能夠學會它，你當然也沒問題。不管你目前使用的是什麼操作係統，也不管你現在是以什麼方式做數據科學的工作，讀完本書，你也能夠利用命令行的強大能力。即使你已經熟悉命令行，或者甚至已經打算學習shell 腳本，你仍然可能在書中發現一些有趣技巧或命令行工具，能用於未來的數據科學項目。

　　從本書可以學到的

　　書中將對大量數據進行獲取、清洗、探索以及建模。我們不會過多介紹如何完成這些數據科學任務，因為對於諸如應該何時及用什麼進行統計檢驗，或者怎樣纔能將數據可視化做到最好，很容易找到大量參考資料。本書緻力於實用性，旨在通過教你用命令行執行數據科學任務，使你更加高效和多産。

　　盡管書中討論瞭80 多個命令行工具，但這些工具本身並不是最重要的。有些命令行工具存在已久，有些則是新近齣現，並且可能最終會被更好的工具所取代。甚至在你閱讀本書的時候，有的命令行工具正在創建之中。在過去的10 個月裏，我就已經發現瞭許多奇妙的命令行工具。遺憾的是，有的工具被發現的時間太晚，無法包含在本書中。總之，命令行工具的新陳代謝是常態。

　　用工具、管道和數據進行工作的思想纔是最重要的。多數命令行工具隻做一項任務，並且做得很好。這符閤Unix 的理念，這種理念在書中許多地方都有體現。一旦熟悉瞭命令行，並且學會瞭如何將命令行工具結閤起來，你就學會瞭一項非常寶貴的技能。如果還能創建新的工具，那你就齣類拔萃瞭。

　　……

前言/序言

《代碼中的真知：探索命令行下的數據世界》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、塑造未來的關鍵要素。然而，數據的龐大與復雜常常令人望而卻步。傳統的圖形界麵工具固然直觀，但在處理海量數據集、進行自動化分析、構建復雜數據管道時，往往顯得力不從心。本書將引領您踏上一段革新性的數據探索之旅，聚焦於一個強大且被低估的工具集——命令行。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場關於如何 Harness（駕馭）數據力量的實戰演習。我們將擺脫鼠標的束縛，深入理解那些由字符組成的簡潔指令背後蘊含的巨大能量。您將學會如何利用命令行這個“瑞士軍刀”，以一種前所未有的效率和靈活性來收集、清洗、轉換、分析和可視化數據。無論您是剛剛起步的數據愛好者，還是經驗豐富的數據科學傢，亦或是渴望提升工作效率的開發者，本書都將為您打開一扇通往更高層次數據處理能力的大門。 核心理念：效率、自動化與控製 命令行之所以在數據科學領域擁有不可替代的地位，其核心優勢在於“效率”、“自動化”和“控製”。 效率的飛躍： 想象一下，您需要處理一個包含數百萬行的CSV文件，使用圖形界麵逐行查找、修改或篩選，其耗時程度可想而知。而在命令行下，藉助強大的文本處理工具，您可以瞬間完成同樣的操作。grep、sed、awk等經典Unix/Linux工具，以及後續發展齣的更現代化的工具，能夠以驚人的速度處理文本流，讓您在數據處理的速度上獲得質的飛躍。 自動化的力量： 數據科學的本質之一就是重復性工作的自動化。命令行腳本賦予您這種能力。您可以編寫一係列命令，將數據下載、預處理、模型訓練、結果報告等整個流程自動化，從而解放您的時間和精力，讓您專注於更具創造性的分析和問題解決。Cron任務調度、Shell腳本的靈活運用，將使您能夠構建健壯的數據處理流水綫，實現全天候的數據刷新和分析。 精細的控製： 命令行提供的操作粒度是前所未有的。您可以精確地控製每個處理步驟，細緻地調整參數，實現對數據的深度挖掘和精細管理。這種對數據處理過程的完全掌控，是保證分析結果的準確性和可靠性的基石。您可以輕鬆地重現分析過程，迴溯數據變化，調試復雜的數據管道。 內容亮點：從基礎到進階的全麵覆蓋 本書的結構精心設計，循序漸進，確保每一位讀者都能逐步掌握命令行數據科學的精髓。 第一部分：命令行基石——掌握數據處理的語言 在開始任何復雜的數據操作之前，紮實的命令行基礎是必不可少的。這部分內容將幫助您建立起堅實的根基： Shell 簡介與常用命令： 深入理解Shell（如Bash）的概念，掌握文件和目錄管理（ls, cd, mkdir, rm, cp, mv）、文本查看（cat, less, head, tail）以及基本的管道（|）和重定嚮（>, >>, <）操作。這些是所有後續操作的基礎。 文本處理的利器：grep, sed, awk： 這三劍客是命令行數據處理的核心。您將學習如何使用`grep`進行高效的模式匹配和文本搜索；掌握`sed`強大的流編輯器功能，實現對文本的查找、替換、刪除和插入；探索`awk`在文本分析中的強大之處，學習如何按字段分割、處理和生成報告。我們將通過大量的實際數據處理場景，來演示這些工具的威力。 數據格式的轉換與處理： CSV、JSON、XML等是數據交換的常見格式。本書將介紹如何利用命令行工具，如`csvkit`、`jq`等，輕鬆實現這些格式之間的相互轉換，以及對結構化數據的提取和操作。 文件壓縮與歸檔： 學習使用`tar`、`gzip`、`bzip2`、`zip`等工具進行高效的文件壓縮和打包，這對於管理大量數據至關重要。 第二部分：數據獲取與準備——構建乾淨的數據源 高質量的數據是數據科學成功的基石。本部分將重點講解如何利用命令行高效地獲取和準備數據： 網絡數據抓取：curl 與 Wget： 學習使用`curl`和`wget`命令從Web上下載數據，無論是靜態文件還是API接口返迴的數據。我們將演示如何進行簡單的網頁爬取，以及如何處理API響應。 數據清洗與去重： 麵對混亂的數據，本部分將提供一係列命令行策略，用於處理缺失值、異常值、重復數據等。您將學習如何通過腳本自動化數據清洗過程，確保數據質量。 數據閤並與拆分： 掌握`join`、`paste`、`split`等命令，學習如何將來自不同來源的數據進行有效閤並，或者將龐大的數據集拆分成易於管理的小塊。 正則錶達式的深入應用： 正則錶達式是處理文本數據的強大武器。我們將進一步深入講解正則錶達式的語法和在`grep`、`sed`、`awk`等工具中的高級應用，幫助您編寫更精確、更靈活的文本匹配和處理規則。 第三部分：數據分析與探索——挖掘數據中的洞見 擁有乾淨的數據後，如何從中提取有價值的洞見？本部分將帶您進入數據分析的核心： 基本統計分析： 學習使用命令行工具計算數據的基本統計量，如均值、中位數、方差、標準差等。我們將介紹`datamash`等專門用於統計計算的工具，以及如何結閤`awk`和`sort`等實現更復雜的統計分析。 數據排序與分組： 掌握`sort`命令的強大功能，實現對數據的多維度排序。學習如何使用`uniq`和`awk`對數據進行分組統計和聚閤。 數據可視化初探： 雖然命令行本身不直接進行圖形繪製，但我們可以生成能夠被可視化工具讀取的數據。本部分將介紹如何生成適閤圖錶繪製的格式化數據，並推薦一些輕量級的命令行可視化工具，如`gnuplot`，以及如何將命令行處理結果導入到Python或R等環境進行更復雜的圖錶生成。 構建簡單的數據分析流程： 將前麵學到的各種工具和技術串聯起來，構建一個簡單但完整的端到端數據分析流程，從數據獲取到初步洞察的形成。 第四部分：自動化與高級應用——邁嚮專業數據工作流 本部分將帶領您進入更高級的領域，利用命令行構建強大的數據科學工作流： Shell 腳本編程： 深入學習Shell腳本的編寫，掌握變量、條件判斷、循環、函數等基本概念。您將能夠編寫復雜的腳本來自動化數據處理任務。 自動化報告生成： 學習如何將命令行分析結果與文本生成工具結閤，自動生成包含數據摘要、圖錶鏈接（或嵌入）的報告。 版本控製與協作： 介紹如何將命令行工具與Git等版本控製係統結閤，管理您的數據腳本和分析代碼，實現高效的團隊協作。 數據管道的構建與管理： 瞭解如何使用命令行工具構建和管理復雜的數據處理管道，包括任務調度、依賴管理等，為生産環境的數據處理打下基礎。 命令行下的數據科學工具生態： 介紹一些社區開發的、專注於命令行數據處理的優秀工具，如`csvkit`、`jq`、`awkward-array`（Python庫，但可與命令行結閤）、`mlflow`（用於ML實驗管理，部分操作可命令行進行）等，拓寬您的工具箱。 為何選擇命令行？ 跨平颱兼容性： Linux、macOS環境下，命令行是原生支持的。即使在Windows上，通過WSL（Windows Subsystem for Linux）等工具，也能獲得接近原生的命令行體驗。 資源占用低： 命令行工具通常比圖形界麵應用占用更少的係統資源，對於處理大型數據集或在性能受限的環境下尤其有利。 可重復性： 命令行操作和腳本極易記錄和重現，這對於科學研究和保證分析結果的可靠性至關重要。 社區支持： 命令行工具擁有龐大而活躍的社區，能夠獲得豐富的教程、解決方案和幫助。 本書的目標讀者 數據分析師： 希望提升處理效率，自動化報告生成，處理大規模數據的分析師。 數據科學傢： 追求更底層的控製，構建復雜數據管道，提升模型訓練和部署效率的數據科學傢。 軟件開發者/工程師： 需要處理和分析日誌數據、文本數據，或將數據處理集成到現有係統中的開發者。 係統管理員： 需要進行大規模數據管理、日誌分析和自動化運維任務的管理員。 任何對數據充滿好奇，希望掌握更強大數據處理工具的學習者。 結束語 數據科學的浪潮席捲全球，而掌握命令行，無異於為您在數據洪流中注入瞭一股強大的驅動力。本書將為您提供一套係統的方法論和實用的技術指南，讓您能夠駕馭命令行，以前所未有的姿態，高效、精準地從數據中挖掘真知。準備好迎接這場“代碼中的真知”的探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名計算機科學專業的學生，我對數據科學一直抱有濃厚的興趣，但學校的課程設置往往側重於理論，對於實際操作的講解相對較少。我經常在網上搜索學習資源，但發現很多教程都過於碎片化，難以形成完整的知識體係。當我在書店看到《命令行中的數據科學》這本書時，我的眼睛瞬間亮瞭。這本書的標題直接點齣瞭我的學習痛點——我一直想掌握在命令行環境中進行數據科學的能力，但缺乏係統的指導。我希望這本書能夠從最基礎的命令行操作講起，循序漸進地引導我進入數據科學的世界。例如，我希望能學習如何使用grep、awk、sed等工具來處理文本數據，如何使用wget、curl來獲取網絡數據，以及如何使用git來進行代碼版本管理。更重要的是，我希望這本書能夠將這些命令行工具與數據科學的實際應用結閤起來，比如如何用命令行工具進行數據預處理、特徵工程，甚至是構建和評估機器學習模型。如果書中能提供一些實際項目，讓我能夠跟著操作，那就再好不過瞭。我希望通過這本書，能夠建立起一個紮實的命令行數據科學基礎，為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有一定數據分析基礎的從業者，平日裏接觸到的更多是基於GUI的分析工具，雖然能解決部分問題，但總覺得不夠靈活，麵對復雜場景時顯得力不從心。最近瞭解到“命令行中的數據科學”這本書，非常 intrigued，它提齣的“命令行”這一角度，讓我看到瞭數據科學實踐的另一種可能性。我一直認為，深入理解底層工具和操作邏輯，對於提升專業能力至關重要。我相信，通過這本書的學習，我能夠更深入地理解數據處理的每一個環節，甚至能夠編寫更精細化的腳本來自動化重復性工作。我希望書中能夠提供一些高級的命令行技巧，例如管道操作、正則錶達式、以及如何結閤shell腳本來構建復雜的數據分析流程。我尤其關心書中是否會講解如何利用命令行工具進行高效的數據可視化，比如使用gnuplot或者matplotlib的命令行接口。此外，對於大數據處理方麵，如果書中能介紹一些基於命令行的分布式計算框架（如Spark的命令行接口），那我將受益匪淺。我期待這本書能夠幫助我突破當前的技術瓶頸，解鎖更高效、更靈活的數據科學工作方式。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據可視化充滿熱情的愛好者，平日裏喜歡用各種工具來探索數據背後的故事。雖然我熟悉一些主流的可視化庫，但我總覺得缺乏一種“原生”的、從源頭到最終呈現的完整掌控感。當我偶然翻閱到《命令行中的數據科學》這本書時，我仿佛看到瞭一個新的世界。《命令行》這個關鍵詞，讓我聯想到的是一種簡潔、高效、直接的錶達方式，這與我追求的數據可視化理念不謀而閤。我希望這本書能夠帶領我探索如何在命令行環境中生成各種精美的數據圖錶，例如使用gnuplot、matplotlib的命令行接口，甚至是一些更小眾但功能強大的命令行可視化工具。我特彆希望能學習到如何將數據處理與可視化流程無縫銜接，例如通過管道操作，將命令行處理後的數據直接輸入到可視化工具中，實現“流水綫式”的數據探索。此外，我希望書中能介紹一些如何利用命令行工具來製作交互式圖錶或者動態可視化內容的方法，這對我來說將是一個巨大的驚喜。我期待這本書能讓我掌握在命令行中創造齣令人驚嘆的數據視覺錶達。

評分☆☆☆☆☆

我是一個熱衷於探索各種新技術的獨立開發者，我的工作常常需要處理各種類型的數據，從日誌文件到API接口返迴的數據，再到數據庫中的信息。雖然我習慣瞭使用各種編程語言和庫來處理數據，但總感覺在效率和靈活性上還有提升的空間。當我在一個技術論壇上看到有人推薦《命令行中的數據科學》這本書時，我立刻被它的“命令行”這一核心概念吸引住瞭。我深知，掌握強大的命令行工具，能夠極大地提升工作效率，甚至可以讓我做齣一些圖形界麵工具難以實現的操作。我非常期待書中能夠提供一些關於如何用命令行進行高效的數據挖掘和模式識彆的技巧，比如如何利用shell腳本和Python的結閤來自動化復雜的數據分析任務。我也希望書中能夠深入講解一些命令行下的數據存儲和查詢工具，例如SQLite的命令行接口，或者如何使用命令行工具來管理和查詢NoSQL數據庫。此外，我希望書中能夠分享一些關於如何利用命令行進行數據質量檢查和數據驗證的方法，這對於保證數據分析的可靠性至關重要。這本書的齣現，讓我看到瞭在命令行這個“黑箱”裏施展數據科學的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引人，簡潔而有力量，讓我立刻對接下來的內容産生瞭好奇。我一直對數據科學領域很感興趣，但苦於沒有係統性的學習途徑，常常在各種零散的教程和博客之間迷失方嚮。這本書的齣現，仿佛是一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。我尤其期待書中關於“命令行”的講解，因為在我看來，熟練掌握命令行工具是進行高效數據處理和分析的關鍵。我曾經在處理大規模數據集時，因為不熟悉命令行操作而效率低下，走瞭不少彎路。這本書是否能幫助我一舉攻剋這個難關，成為我的得力助手，我對此充滿期待。我希望書中能提供一些實用的案例，讓我能夠學以緻用，將理論知識轉化為實際技能。同時，我也希望這本書能涵蓋數據科學的入門到進階的各個方麵，從數據獲取、清洗、探索性分析，到模型構建、評估和部署，都能有詳盡的介紹。如果書中還能涉及到一些常用的數據科學庫和框架，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，並且以命令行的方式來展示如何使用它們，那就更完美瞭。我希望這本書能讓我告彆繁瑣的圖形界麵操作，直接在終端裏揮灑自如，成為一名更優秀的數據科學傢。

評分☆☆☆☆☆

3．史上最獨特、最有趣的多格漫畫佛法繪本，七月重磅首推係列漫畫第一部：《煩惱都是自找的》，揭示&ldquo;煩惱真的都是自己找的&rdquo;的生命真相，願眾生真正地醒來、解脫煩惱，平安、喜樂。颱灣著名漫畫傢蔡誌忠作序推薦。

評分☆☆☆☆☆

現在計算機書的書價有點誇裝瞭，這本100多頁竟然定價快50，要不是搞活動，估計不會買瞭...

評分☆☆☆☆☆

不錯，是我所需要的

評分☆☆☆☆☆

正版，內容閤適

評分☆☆☆☆☆

3．史上最獨特、最有趣的多格漫畫佛法繪本，七月重磅首推係列漫畫第一部：《煩惱都是自找的》，揭示&ldquo;煩惱真的都是自己找的&rdquo;的生命真相，願眾生真正地醒來、解脫煩惱，平安、喜樂。颱灣著名漫畫傢蔡誌忠作序推薦。

評分☆☆☆☆☆

紙張厚實，印刷精美。

評分☆☆☆☆☆

書挺好，有藉鑒意義，不錯

評分☆☆☆☆☆

非常推薦的一本書，入門很值得

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本書