讀完也沒有入門，都是泛泛一講就過了，術語太多，基礎太差，很多地方沒讀懂，本書從零開始講解數據科學工作，教授數據科學工作所必需的黑客技能，并帶領讀者熟悉數據科學的核心知識——數學和統計學。
數據科學入門內容介紹
本書基于易于理解且具有數據科學相關的豐富的庫的Python語言環境，從零開始講解數據科學工作。具體內容包括：Python速成，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯算法，等等。作者借助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，詳細展示了什么是數據科學。
數據科學入門目錄部分展示
前言 xiii
第1章 導論 1
1．1 數據的威力 1
1．2 什么是數據科學 1
1．3 激勵假設：DataSciencester 2
1．3．1 尋找關鍵聯系人 3
1．3．2 你可能知道的數據科學家 5
1．3．3 工資與工作年限 8
1．3．4 付費賬戶 10
1．3．5 興趣主題 11
1．4 展望 12
第2章 Python速成 13
2．1 基礎內容 13
2．1．1 Python獲取 13
2．1．2 Python之禪 14
2．1．3 空白形式 14
2．1．4 模塊 15
2．1．5 算法 16
2．1．6 函數 16
2．1．7 字符串 17
2．1．8 異常 18
2．1．9 列表 18
2．1．10 元組 19
2．1．11 字典 20
2．1．12 集合 22
2．1．13 控制流 23
2．1．14 真和假 24
2．2 進階內容 25
2．2．1 排序 25
2．2．2 列表解析 25
2．2．3 生成器和迭代器 26
2．2．4 隨機性 27
2．2．5 正則表達式 28
2．2．6 面向對象的編程 28
2．2．7 函數式工具 29
2．2．8 枚舉 31
2．2．9 壓縮和參數拆分 31
2．2．10 args和kwargs 32
2．2．11 歡迎來到DataSciencester 33
2．3 延伸學習 33
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