Python数据科学入门：大数据与机器学习实战

《数据科学入门[Manning 2016]》是一本由Davy Cielen、Arno D. B. Meysman和Mohamed Ali合著的实用指南，专为对数据科学感兴趣或初学者设计。该书出版于2016年，采用英语编写，ISBN号为1633430030，提供PDF、Kindle和ePub格式的电子书。本书的主要目标是帮助读者理解数据科学的核心概念，并通过Python工具掌握这一领域的基础技能。 在大数据和机器学习日益重要的今天，许多企业需要具备数据科学能力的开发者来处理各种项目，如社交媒体营销和算法开发。《数据科学入门》旨在简化这个复杂的领域，让读者从零开始建立职业道路。作者深入浅出地讲解了如何使用Python语言和常见的Python库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，来应对大规模数据处理的挑战。读者将学会如何进行数据可视化、探索图数据库、理解和应用NoSQL技术，以及遵循数据科学的基本工作流程。 书中特别关注如何使用Python处理海量数据，包括如何在多台机器上存储和分析超大数据集，以及如何处理实时高速流动的数据。Scikit-learn和StatsModels等流行的Python数据科学库将被详细介绍，通过实践操作，读者能够掌握编写数据科学算法的基础。 此外，书中的内容还包括对机器学习基础的介绍，让读者了解不同类型的算法和模型，以及如何将它们应用于实际问题中。通过阅读本书，读者将建立起坚实的理论基础，为未来在数据科学领域的职业生涯打下坚实的基础。 购买纸质书的读者可免费获取Manning出版社提供的电子版，同时，对于批量订购的读者，出版社还提供折扣优惠。想要了解更多详情，可以直接联系Manning Publications的特别销售部门。 版权方面，所有权利归Manning Publications Co.所有，未经出版商书面许可，任何形式的复制、存储或传输都必须得到授权。书中提及的一些制造商和卖家的商标已获得声明，Manning Publications在书中已尽力标注相关权益。