Python与数据科学 封面

Python与数据科学

评分 3.6
字数
11.1万字
章节数
13
ISBN
9787567544024

标签

内容简介

本书基于Python进行实践开发,主要涉及的内容为:用敏捷式大数据开发方法论创建分析应用;用数据—价值栈,在一系列敏捷周期中创建价值;用多种数据结构从单个数据集中提取特征,获取洞察;用图表可视化数据,通过交互性报表从不同角度展示数据;用历史数据进行预测,将预测转化为行动。

编辑推荐

《Python与数据科学》是一本系统性强、注重实践的入门与提高指南。王仁武教授以其扎实的学术背景和一线教学经验,构建了一个从Python编程基础到数据科学核心应用的清晰路径。本书最大的价值在于其平衡性:既避免了纯理论教材的枯燥,又防止了工具手册的零散。它巧妙地将NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等核心库的讲解,融入到数据获取、清洗、分析、可视化和机器学习的完整工作流中,让读者在实践中理解每个工具在数据科学链条中的位置与作用。

书中案例选择贴近实际,避免了过于学术化的抽象问题,有助于读者建立解决真实数据问题的思维框架。特别值得称道的是,作者在介绍机器学习算法时,注重原理的直观解释与Python实现的结合,降低了理解门槛。本书适合作为高等院校数据科学相关课程的教材,也适合作为自学者构建系统知识体系的路线图。它的内容深度和广度拿捏得当,在入门之后仍能作为案头工具书,供读者在遇到具体问题时回溯参考。总体而言,这是一部在严谨性与易读性之间取得良好平衡的佳作。

适合谁读

适合

  • 具备初步编程概念,希望系统学习如何用Python处理数据和分析问题的初学者
  • 高等院校计算机、统计、经管等相关专业,正在学习数据科学课程的学生
  • 从事数据分析、业务分析等岗位,希望提升Python数据分析技能的在职人员
  • 对机器学习感兴趣,希望从数据预处理到模型构建完整入门的学习者

不适合

  • 期望深入探讨某一种机器学习算法底层数学原理与前沿进展的研究者
  • 没有任何编程基础,希望从零开始学习Python基础语法的纯新手

阅读建议

  1. 建议按照章节顺序阅读,前几章的Python与库基础是后续内容的必要铺垫
  2. 动手实践至关重要,务必在阅读的同时,在编程环境中复现书中的代码与案例
  3. 在学完机器学习基础章节后,可尝试用书中方法分析自己感兴趣领域的数据集以巩固技能

出版社简介

华东师范大学出版社 中国 · 成立于 1957 年

华东师范大学出版社以“大教育”为出版宗旨,在教材、学术著作与社会读物三大板块之外,其库内图书还鲜明呈现出贯通中外人文与社科的视野。外国文学方面收录川端康成《雪国》《古都》(陈德文译)、简·奥斯汀《傲慢与偏见》、里尔克《注疏版布里格手记》(陈早译)等经典;建筑领域有陈从周《中国园林鉴赏辞典》(全2册);社会心理学以《社会性动物:第12版》为代表;哲学读物、护生画集等传统文化题材及教育类图书亦占一席之地。作者资源兼及中外名家与优秀译者,显示出兼顾经典译介、学术积累与大众阅读的出版特色。公开资料有限,以上仅据库内图书归纳。

目录

  1. 版权信息
  2. 本书简介
  3. 基础编
  4. 1 数据科学简介
  5. 2 Python基础知识
  6. 分析编
  7. 3 Python数据获取与数据预处理
  8. 4 利用Python进行数据分析
  9. 挖掘编
  10. 5 利用Python进行数据挖掘
  11. 6 利用Python进行文本挖掘
  12. 提高编
  13. 7 Python与海量数据处理简介

常见问题

这本书需要多深的数学基础?
本书以应用和实践为导向,涉及的数学知识(如线性代数、概率统计基础)会在用到时做必要且直观的解释,读者具备大学本科水平的数学基础即可顺畅阅读,重点在于理解概念和应用方法。
这本书与单纯的Python编程书或机器学习理论书有何不同?
本书的核心定位是“数据科学工作流”,它串联起了从数据到知识的全过程。它比单纯讲Python语法的书更聚焦于数据分析的库和场景,又比高深的机器学习理论书更侧重工程实现与工具应用,填补了二者之间的空白。
书中的代码和案例基于哪个版本的Python?
根据书籍信息,书中内容主要基于Python 3.x版本,并使用了当前数据科学领域的主流库版本。虽然具体版本可能随出版时间而定,但核心语法和库的使用逻辑具有很好的延续性,读者用较新的版本环境学习通常不会有障碍。

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作者简介

王仁武 作者

王仁武是一位公开资料有限的作者,库内收录其作品两种。从现有作品看,他的写作涉及两个颇为不同的领域:一是以《Python与数据科学》为代表的编程与数据分析题材,面向希望借助 Python 入门或深化数据处理的读者;二是《资源发现数智化》,讨论资源发现与数字智能化的结合,属于社会文化与信息管理交叉的话题。两种作品分别归入考试与社会文化分类,说明其内容兼具实用教学与行业思考的取向。现有资料未提供其国籍、生卒年、学历、职业与获奖情况,因此难以勾勒完整生平;仅就作品而言,他关注技术工具的实际运用以及信息资源领域的数字化转型,文风偏重知识梳理与方法介绍,适合有学习或业务需求的读者参考。

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