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[俄] 德米特里·齐诺维耶夫（Dmitry Zinoviev） 著，熊子源 译

图书标签:

• Python
• 数据科学
• 入门
• 数据分析
• 机器学习
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 可视化
• 统计学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115470607

版次：1

商品编码：12234539

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：145

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化
如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据
探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据
网络创建、度量和分析
概率与统计以及机器学习的相关基本概念

内容简介

《Python数据科学入门》以Python 语言讲解数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python 核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series 和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。
《Python数据科学入门》面向研究生和本科生、数据科学教员、刚入门的数据科学专业人员，以及那些想拥有一本参考手册来帮助记住所有Python 函数及参数的开发人员。

作者简介

Dmitry Zinoviev
计算机科学教授，自2001年起一直在萨福克大学任教。研究兴趣包括计算机模拟与建模、网络科学、社交网络分析以及数字人文。拥有莫斯科国立大学物理学硕士学位和纽约州立大学石溪分校计算机科学博士学位。

目录

第1 章 什么是数据科学 1
第1 单元 数据分析步骤 2
第2 单元 数据获取途径 3
第3 单元 报告的结构 4
轮到你了 5
第2 章 数据科学的Python 核心 6
第4 单元 理解基本的字符串函数 6
第5 单元 选择合适的数据结构 8
第6 单元 通过列表推导式理解列表 9
第7 单元 使用计数器 10
第8 单元 使用文件 11
第9 单元 上网 12
第10 单元 使用正则表达式实现模式匹配 13
第11 单元 globbing 文件名与其他字符串 17
第12 单元 Pickling 和Unpickling 数据 18
轮到你了 18
第3 章 使用文本数据 20
第13 单元 处理HTML 文件 20
第14 单元 处理CSV 文件 24
第15 单元 读取JSON 文件 25
第16 单元 处理自然语言中的文本 27
轮到你了 31
第4 章 使用数据库 33
第17 单元 设置MySQL 数据库 33
第18 单元 使用MySQL 数据库：命令行 36
第19 单元 使用MySQL 数据库：pymysql 39
第20 单元 改善文档存储：MongoDB 41
轮到你了 44
第5 章 使用表格形式的数值数据 45
第21 单元 创建数组 46
第22 单元 转置和重排 48
第23 单元 索引和切片 49
第24 单元 广播 51
第25 单元 揭秘通用函数 52
第26 单元 理解条件函数 54
第27 单元 数组的聚合与排序 54
第28 单元 将数组用作集合 56
第29 单元 数组的保存和读取 57
第30 单元 生成合成正弦波 57
轮到你了 59
第6 章 使用series 和frame 61
第31 单元 pandas 数据结构 62
第32 单元 数据重塑 67
第33 单元 处理缺失数据 72
第34 单元 组合数据 75
第35 单元 数据的排序和描述 78
第36 单元 数据转换 82
第37 单元 掌握pandas 的文件读写功能 87
轮到你了 90
第7 章 使用网络数据 91
第38 单元 概念剖析 91
第39 单元 网络分析序列 94
第40 单元 使用networkx 95
轮到你了 101
第8 章 绘图 103
第41 单元 使用PyPlot 进行基本绘图 104
第42 单元 了解其他绘图类型 106
第43 单元 精通绘图装饰 107
第44 单元 用pandas 绘图 109
轮到你了 111
第9 章 概率与统计 113
第45 单元 回顾概率分布 113
第46 单元 回顾统计度量 115
第47 单元 以Python 的方式完成统计 117
轮到你了 120
第10 章 机器学习 122
第48 单元 设计预测实验 122
第49 单元 线性回归拟合 124
第50 单元 用k 均值聚类实现数据分组 129
第51 单元 在随机决策森林中生存 131
轮到你了 133
附录1 扩展阅读 135
附录2 单星项目的解决方案 137
参考文献 146

踏入数字世界的罗盘：现代数据分析与探索之旅 在这信息爆炸的时代，数据如同浩瀚的海洋，蕴藏着无尽的宝藏与机遇。然而，如何驾驭这股洪流，从中提炼出有价值的见解，一直是困扰着许多人的挑战。本书正是为你量身打造的罗盘，它将引领你穿越数据的迷雾，掌握理解和运用数据的强大能力，让你在这个日新月异的数字世界中，不再感到迷茫，而是能够自信地探索、分析并从中获益。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场引人入胜的旅程，旨在激发你对数据的好奇心，培养你严谨的分析思维。我们相信，数据分析的魅力在于它能够揭示事物背后隐藏的规律，解答那些看似难以捉摸的问题。从商业决策到科学研究，从社会现象到个人洞察，数据的力量无处不在，而本书将赋予你驾驭这份力量的钥匙。 掌握核心工具，解锁数据潜能 要想在数据世界中游刃有余，一套得心应手的工具至关重要。本书将带你深入了解一套在数据科学领域被广泛应用且极具影响力的开源工具集。你将学习如何利用这些工具，将原始、杂乱的数据转化为清晰、有序的形态。 首先，我们将聚焦于数据处理与清洗。现实世界的数据往往充满“噪声”——缺失值、异常值、格式不一致等等。这些问题如果不加以解决，将严重影响后续分析的准确性。你将学会各种行之有效的数据清洗技术，例如如何识别和处理缺失值（填充、删除），如何检测并纠正异常数据，如何统一数据格式，以及如何合并、重塑不同来源的数据集。这一阶段的学习，将为你打下坚实的基础，确保你后续的分析建立在可靠的数据之上。 接着，我们将进入数据探索性分析（EDA）的领域。EDA是理解数据特征、发现数据模式、检验假设的关键步骤。你将学习如何运用可视化技术，将抽象的数据转化为直观的图形。散点图、折线图、柱状图、箱线图、直方图……每一种图表都有其独特的解读方式，能够帮助我们发现变量之间的关系、数据的分布情况以及潜在的异常点。通过EDA，你可以初步了解数据的“性格”，为后续更深入的建模和预测打下基础。 理解数据背后的故事，赋予数据生命 数据本身是静态的，但通过分析，我们可以让数据“说话”，揭示隐藏在其中的故事。本书将引导你学习如何从数据的表面现象深入到其内在逻辑。 我们将探讨统计学基础。理解概率、统计分布、均值、方差、相关性等基本统计概念，是进行科学数据分析的基石。你将学习如何运用这些概念来描述数据的特征，如何理解样本与总体的关系，以及如何判断不同变量之间是否存在统计学上的显著联系。这些知识不仅能帮助你更好地理解分析结果，更能让你在面对各种数据报告时，具备批判性思维，辨别其中的逻辑漏洞。 此外，我们还将触及数据可视化的艺术。一个好的可视化图表，能够瞬间传达复杂的信息，激发受众的兴趣。本书将教授你如何根据不同的分析目的，选择最恰当的可视化方法，并掌握如何创建美观、信息丰富且易于理解的图表。你将学会如何利用视觉元素（颜色、形状、大小）来突出重点，如何设计清晰的坐标轴和图例，以及如何利用交互式图表来增强用户的探索体验。 预测未来，洞察趋势：迈向数据驱动的决策 一旦我们能够有效地理解和处理数据，我们就能进一步利用数据来预测未来，洞察趋势。本书将为你打开通往机器学习世界的大门，让你了解那些能够让计算机从数据中学习并做出预测的技术。 你将接触到监督学习的基本概念，例如如何使用历史数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。我们将介绍几种经典的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归，让你理解它们的工作原理以及适用的场景。你将学会如何训练模型，如何评估模型的性能，以及如何通过调整模型参数来优化预测结果。 同时，我们也会探讨无监督学习的应用。在某些情况下，我们可能事先不知道数据的类别或结构，无监督学习能够帮助我们发现数据中的隐藏模式和分组。例如，聚类算法可以帮助我们对客户进行细分，发现不同客户群体的特征；降维技术则可以帮助我们简化高维数据，更容易地进行可视化和分析。 拥抱数据思维，解决实际问题 本书的最终目标是让你能够将所学知识应用于实际问题。数据科学并非象牙塔里的理论，而是解决现实世界挑战的有力工具。 无论你是希望优化商业流程，提升营销效果，还是想深入理解某一领域（如金融、医疗、社交网络）的运作规律，本书提供的知识体系都能为你提供坚实的支撑。你将学会如何将一个现实问题转化为数据分析任务，如何选择合适的分析方法，如何解释分析结果，并最终将其转化为可操作的见解，指导决策。 我们将通过一系列案例研究，展示数据科学在不同领域的实际应用。这些案例将涵盖数据收集、数据清洗、特征工程、模型选择、结果评估和结论解释等整个数据分析流程，让你身临其境地感受数据科学的强大威力。你将看到，一个看似简单的数据集，在经过精心的分析和解读后，能够带来多么巨大的价值。 持续学习，与时俱进 数据科学领域发展迅速，新技术和新方法层出不穷。本书将为你提供一个坚实的起点，并鼓励你保持持续学习的热情。我们将提供一些学习资源和进阶方向的建议，帮助你在掌握本书内容后，能够继续深入探索更广阔的数据科学领域。 掌握数据分析能力，就像拥有了一双能够洞察事物本质的眼睛。它不仅能帮助你在职业生涯中脱颖而出，更能让你在信息洪流中保持清醒的头脑，做出更明智的判断。准备好迎接这场激动人心的数字探索之旅了吗？让我们一起，用数据点亮未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对新兴技术保持高度关注的IT从业者，我一直在寻找能够帮助我快速掌握数据科学核心技能的资源。《Python数据科学入门》这本书，无疑满足了我的这一需求。我一直认为，Python是当前数据科学领域最受欢迎的语言之一，而掌握它，将是开启数据分析新篇章的关键。 这本书的结构设计非常合理，它从Python的基础语法入手，循序渐进地引导读者进入数据科学的殿堂。对于我这样已经有一定编程基础的读者来说，这种由浅入深的讲解方式，让我能够快速回顾和巩固Python的知识点，并将其与数据科学的应用场景紧密结合。 书中对数据处理和分析的讲解尤为详尽。NumPy和Pandas库的介绍，让我对高效地处理和操作大规模数据集有了全新的认识。通过书中大量的代码示例和练习，我不仅学会了如何清洗、转换和整理数据，还掌握了进行各种统计分析的方法。 此外，书中关于机器学习的章节也给我留下了深刻的印象。它以一种非常易于理解的方式，介绍了常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，并讲解了如何使用Scikit-learn库来构建和评估模型。这种理论与实践相结合的教学方式，让我在短时间内就对机器学习有了初步的了解。 总的来说，《Python数据科学入门》是一本非常实用且富有洞察力的书籍。它为我提供了一个坚实的数据科学学习框架，让我能够快速上手，并为我今后的深入学习奠定了良好的基础。我强烈推荐这本书给所有想要在数据科学领域有所建树的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我新世界的大门！作为一名在金融行业摸爬滚打多年的“老兵”，面对日益增长的数据分析需求，我一直在寻找一条高效的学习路径。传统的统计学课程虽然扎实，但往往脱离实际应用，而市面上很多关于数据科学的书籍又过于理论化，让我望而却步。直到我遇到了《Python数据科学入门》，我才真正体会到“化繁为简”的力量。 我尤其欣赏这本书的案例驱动式教学方法。它没有一开始就抛出大量的概念和公式，而是通过一系列真实世界的场景，比如市场趋势预测、客户行为分析、甚至简单的图像识别，一步步引导读者接触和理解Python在数据科学中的应用。书中的代码示例清晰易懂，并且提供了可供下载的练习数据，让我可以跟随书中的步骤动手实践。 最让我惊喜的是，这本书并没有仅仅停留在“如何使用”的层面。在讲解某个库或方法时，它会适时地穿插一些底层的原理和数学概念，但解释得非常到位，不会让人感到晦涩难懂。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我对数据科学的理解更加深刻，也更有信心去探索更复杂的模型和算法。 此外，书中对于Python生态系统中常用工具的介绍也十分全面，从NumPy、Pandas到Matplotlib、Seaborn，再到Scikit-learn，它都进行了详尽的阐述。我不再需要费力地在各个零散的文档和博客之间跳转，这本书就像一个精心编排的导览图，让我快速掌握了构建数据科学项目所需的核心技能。 总而言之，《Python数据科学入门》不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引领着像我这样有志于投身数据科学领域的学习者。它让我克服了最初的畏难情绪，建立了扎实的基础，并点燃了我继续深入学习的激情。我迫不及待地想将书中学习到的知识应用到我的实际工作中，相信这本书会是我职业生涯中一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

对于一名正在攻读统计学专业的学生而言，寻找能够有效连接理论与实践的学习材料一直是我的一个重要课题。很多教材虽然深入浅出地介绍了统计学原理，但在实际编程实现方面往往略显不足，而许多编程指南则又过于侧重技术细节，忽略了背后的统计学思想。《Python数据科学入门》这本书，恰恰在这两者之间找到了一个绝佳的平衡点。 这本书在内容的组织上，我给予高度评价。它并没有将Python的语法和数据科学的应用割裂开来，而是巧妙地将两者融合在一起。从基本的Python数据结构，到NumPy数组的操作，再到Pandas DataFrame的高级应用，每一步的学习都紧密联系着数据分析的实际需求。这使得我在学习Python的同时，也能不断巩固和加深对统计学概念的理解。 特别令我惊喜的是，书中在讲解某些统计模型时，会深入探讨其背后的数学原理，并详细说明如何在Python中进行实现。例如，在介绍回归分析时，它不仅解释了最小二乘法的原理，还展示了如何使用Statsmodels库进行模型的拟合和诊断。这种严谨的学术态度，对于我这样希望在统计学领域有深入研究的学生来说，至关重要。 此外，书中对数据挖掘和机器学习的介绍，也为我打开了新的视野。它不仅讲解了算法的原理，还展示了如何利用Python的相关库来构建和评估模型，这为我未来进行更复杂的建模和预测打下了坚实的基础。书中提供的许多实践案例，也让我有机会将课堂上学到的理论知识应用到实际问题中，极大地提升了我的解决问题的能力。 总而言之，《Python数据科学入门》是一本兼具理论深度和实践广度的优秀书籍。它不仅为我提供了扎实的数据科学知识体系，更重要的是，它培养了我运用Python解决实际统计学问题的能力。我相信，这本书将是我在学术研究和未来职业生涯中不可或缺的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一直想在数据领域有所作为，但又缺乏系统指导的非技术背景人士来说，简直是雪中送炭。我一直觉得，数据是这个时代最有价值的资源，但如何从海量的数据中提取有用的信息，却是一件令我头疼的事情。 《Python数据科学入门》的语言风格非常友好，它没有使用那些令人望而生畏的专业术语，而是用一种非常生活化的方式，将复杂的概念解释得一清二楚。我尤其喜欢书中通过各种生动有趣的例子来讲解原理，比如通过分析用户的购物习惯来理解推荐系统，或者通过分析天气数据来预测未来的趋势。 这本书最大的优点在于它能够真正地“手把手”教学。每个知识点都配有清晰的代码示例，而且作者还会详细解释每一行代码的作用。我不再是那个只会复制粘贴代码的“小白”，而是能够理解代码背后的逻辑，并且能够根据自己的需求进行修改和扩展。 书中对数据可视化部分的讲解也让我受益匪浅。我一直认为，一个好的数据分析，最终要能够用图表清晰地表达出来。《Python数据科学入门》不仅教我如何绘制各种图表，更重要的是，它教我如何通过图表来讲故事，如何让数据“说话”。 总而言之，《Python数据科学入门》是一本非常值得推荐的书籍，它不仅教授了技术，更重要的是，它培养了我对数据科学的兴趣和信心。我感觉自己不再是被数据所淹没，而是能够主动去探索和利用数据，发掘其中的价值。这本书是我数据科学之旅的完美起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是为我量身定做的！我一直对数据背后的故事充满好奇，总觉得那些数字里隐藏着无穷的可能性。然而，缺乏编程基础的我，每次尝试接触数据分析都像是在攀登一座高不可攀的山峰，到处都是障碍。我试过一些视频教程，但总是跟不上节奏，或者在遇到问题时无从下手。 《Python数据科学入门》的叙事方式非常吸引人。作者仿佛是一位循循善诱的向导，用非常通俗易懂的语言，将Python的强大功能娓娓道来。书中的讲解逻辑清晰，层层递进，让我感觉每一点知识的学习都是建立在坚实的基础之上的。我最喜欢的是它将复杂的概念分解成一个个小模块，每个模块都配有详细的图解和代码演示，这让我能够清晰地看到知识的脉络。 尤其让我印象深刻的是，在讲解数据可视化部分，书中不仅介绍了各种图表的绘制方法，还深入探讨了如何选择最合适的图表来传达信息，以及如何通过视觉设计来增强数据的表现力。这远远超出了我对“画图”的认知，让我明白了数据可视化不仅仅是技术，更是一门艺术。 这本书的另一大亮点在于其对实际应用的强调。它没有停留在理论层面，而是通过一系列贴近实际业务场景的案例，展示了Python在数据科学领域是如何解决问题的。这些案例的设计非常有启发性，让我能够看到所学知识的实际价值，从而更有动力去深入学习。 总的来说，《Python数据科学入门》是一本非常优秀的入门书籍，它用一种轻松愉悦的方式，让我这个编程“小白”也能感受到数据科学的魅力。我感觉自己不再是那个对数据感到迷茫的旁观者，而是可以亲自去挖掘和解读数据背后的奥秘的参与者。这本书让我对未来充满了期待，我迫不及待地想继续探索数据科学的广阔天地。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，内容详实，推荐一下

评分☆☆☆☆☆

本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。

评分☆☆☆☆☆

正好最近在研究，就买了，京东物流还是很给力的！大促的时候都能发货这么速度，点赞！

评分☆☆☆☆☆

精通数据科学 从线性回归到深度学习精通数据科学 从线性回归到深度学习精通数据科学 从线性回归到深度学习精通数据科学 从线性回归到深度学习精通数据科学 从线性回归到深度学习

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Python数据科学入门

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送货速度很快，赶上活动价格也合适，印刷质量不错，值得推荐！

评分☆☆☆☆☆

搞活动事时买的，非常的划算。。。产品质量很不错。。！

评分☆☆☆☆☆

挺好看的，用起来也不错～哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈～

评分☆☆☆☆☆

这本书挺适合看一看的，数据分析师必备