Python环境下数据科学入门：实战与原理

"《数据科学入门1》是一本由[美]Joel Grus所著，高蓉韩波翻译的书籍，隶属于图灵程序设计丛书中的一部。该书针对初学者，从零开始介绍数据科学，尤其强调使用Python这一易学且具有丰富数据科学相关库的语言环境。本书内容广泛，涵盖了Python基础知识、数据可视化、线性代数、统计学、概率理论、假设与推断、梯度下降法等核心概念，这些都是数据科学工作的基石。 章节1.1阐述了数据的威力，强调数据在当今社会中的重要性和影响力。它通过实例揭示数据如何驱动决策、解决实际问题，并激发读者对数据科学的兴趣。11.2则定义了数据科学本身，不仅包括数据收集、处理、分析，还包括利用这些分析结果进行洞察和预测，以支持业务优化或科学研究。 在11.3部分，作者通过探讨关键联系人和典型的数据科学家角色，帮助读者理解数据科学的实际应用和职业路径。此外，还提到了数据科学家的工资水平与其工作经验之间的关系，显示出这个职业的吸引力和发展前景。 书中提供的具体技术实践包括Python编程基础，如如何使用数据处理库如Pandas和NumPy，以及数据可视化工具Matplotlib和Seaborn。此外，还有深入浅出的讲解，涉及线性代数、统计学中的假设检验和参数估计，以及机器学习中的核心算法如k近邻法和朴素贝叶斯分类器。 《数据科学入门》旨在帮助那些希望成为数据科学工作者的人，或者对这个领域感兴趣的人，掌握数据科学的基本原理和技能。全书共19个印张，约451千字，适合自学和课堂教学使用。此外，版权信息表明，这本书是2015年由O'Reilly Media, Inc.授权人民邮电出版社出版的简体中文版，所有权利保留，包括复制权。" 本书的出版信息包括出版社、地址、联系方式以及版权和印刷细节，确保读者可以方便地获取服务和支持。《数据科学入门1》是一部实用且全面的数据科学入门教程，对于希望在这个领域发展的人来说，无疑是一份宝贵的学习资料。