Python数据科学入门：从零到精通

"《Python数据科学基础》是一本针对忙碌的数据科学家编写的快速参考书籍，由Pragprog出版。该书旨在帮助读者从SQL和NoSQL数据库中的混乱、无结构的数据转变为整洁、有序的数据集。书中涵盖了文本挖掘、机器学习、网络分析、数值数据处理（使用NumPy和Pandas模块）、统计和网络理论方法，以及实际数据分析案例的演示。 数据科学作为学术研究、学生入学和就业增长最快的领域之一，Python凭借其灵活性和可扩展性，正在逐渐成为数据科学项目中的首选语言，取代R语言。本书提供了一套模块化的指南，包含了获取、清洗、分析和存储数据所需的核心Python工具。 内容包括但不限于：访问和处理结构化和非结构化数据，如本地文件、数据库和互联网；数据整理、重组和清洗；与关系型和非关系型数据库交互；数据可视化，以及简单的预测分析（回归、聚类和决策树）；展示典型数据分析问题的解决方法，并提供了多个中等规模项目的实践机会，这些项目既有趣又能提升简历。 无论你是初学者、从R转向Python的数据科学专业人员，还是经验丰富的Python开发者，这本书都是你身边不可或缺的速查手册，可以帮助你随时掌握数据科学所需的Python技能，而无需记住每一个函数和选项。 推荐装备包括至少包含NLTK、Pandas、NumPy、Matplotlib、Networkx、SciKit-Learn和BeautifulSoup的Python 3.3或更高版本，如免费的Anaconda发行版。如果你计划自建数据库服务器，MySQL和MongoDB也是必要的，它们都支持Windows、Linux和Mac OS。 早期的评论对《Python数据科学基础》给予了高度评价，称其简洁明了地介绍了数据处理过程中的各种任务和工具，适合各个层次的学习者，无论是解决问题、发现数据背后的故事，还是提升工作效率，都提供了深入的见解和实用的技巧。"