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《数据科学家养成手册》电子书封面

数据科学家养成手册

  • 发布时间:2020年01月07日 11:19:46
  • 作者:高扬
  • 大小:85.6 MB
  • 类别:数据分析电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清完整版
  • 评分:7.2

    数据科学家养成手册 PDF 超清完整版

      给大家带来的一篇关于数据分析相关的电子书资源,介绍了关于数据科学家、科学家养成方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小85.6 MB,高扬编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4分

      Tags:数据科学家 科学家养成 

      内容介绍

      数据科学家养成手册

      数据科学家养成手册电子书封面

      读者评价

      本想作为数据科学入门书籍,没想到变成了历史科普,很适合大一新生,买一本巩固下历史知识,顺便感受下新知识。数据科学家养成手册名字 浪费了,真的想数据科学方面还不是不要读了,时间我已经替你们浪费过了
      目前为止读过的,对数据科学讲解最为透彻的一本书
      版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。
      学校图书馆看到的一本书,书名很吸引人,并且只有300来页,便借来阅读。
      感觉作者想表达的很多,想从零开始娓娓道来,想从哲学到科学再到哲学,想从完整地去叙述数据科学的前世今生,体系,但是毕竟篇幅有限,能力有限(仅个人认为,因为书中大量百度百科的引用实在是让人怀疑作者的严谨态度)。
      若是作者能从初心出发,按照自己的思路花十年时间,写成几卷,那想必是一本经典。然而滂沱的开篇与野心最终写成了快餐。
      内容方面,如果说是因为篇幅问题,不能深入,那么不是作者的问题。但是篇幅安排则是作者的责任了。需要深入叙述的草草了之,人尽皆知的却详细叙述,但是又缺乏独到见解。尤其是14,15,16章,用30页讲完了数据统计,数据建模与数据可视化,内容的深度可想而知。然而这些东西只讲广度看完等于白看。
      尤其是第18章,简直了,贴了大量重复代码(比如数据库操作,完全可以先封装一个类),keras的输出居然也贴,还贴好几次!代码的质量和风格更是不忍直视,严重怀疑作者有10年以上IT经验!
      训练的时候居然用测试集准确度调参!测试集只能用一次这是基本常识好吗!调参用验证集!
      总之,如果真的想入门数据科学,还是从比较经典的教科书级别的书籍开始吧,相信会比看这本书来的更加实在。

      内容介绍

      作为认知科学的延伸,数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视,另一方面也要撩开自己的神秘面纱,以尤为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友,为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。《数据科学家养成手册》从众多先贤及科学家的轶事讲起,以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点,然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实,从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。《数据科学家养成手册》并不以高深的数学理论研究作为目的,也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络,而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗,并试着从中悟出一些道理。

      《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人,初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人,产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等对数据分析工作敏感的人,以及所有对数据科学感兴趣并希望逐步深入了解数据科学知识体系的人阅读。

      内容节选

      前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自《利用python进行数据分析》)
      1.Numpy:
      Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此):
      (1)快速高效的多维数组对象ndarray
      (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数
      (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具
      (4)线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成
      (5)用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具
      2.pandas
      pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力。它提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
      对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。
      DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标。
      ps.引用一段网上的话说明DataFrame的强大之处:
      Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576,最大列数是16384,超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本,无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情,同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力,可以做很多复杂的操作,要写的code也更少。 说了一大堆它的好处,要实际感触还得动手码代码。
      3.matplotlib
        matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的python库。
      4.Scipy
        Scipy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。
      5.statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels
      6.scikit-learn: http://scikit-learn.org/stable/

      目录

      • 第1章 什么是科学家
      • 第2章 什么是科学 23
      • 第3章 数据与数学 28
      • 第4章 数据科学的使命 38
      • 第5章 矛盾的世界 59
      • 第6章 实验和哲学 68
      • 第7章 辩证思维 74
      • 第8章 统计学 86
      • 第9章 信息论 109
      • 第10章 混沌论 127
      • 第11章 算法学 139
      • 第12章 数据采集 198
      • 第13章 数据存储 213
      • 第14章 数据统计 230
      • 第15章 数据建模 239
      • 第16章 数据可视化与分析 247
      • 第17章 数据决策 264
      • 第18章 案例分析 272
      • 第19章 与本书相关内容的问与答 326

      读书笔记

      以上就是本次介绍的数据分析电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      为什么要用python进行数据分析? 1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集 (推荐学习:Python视频教程) 2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言,python语言功能更加健全 3、python库一直在增加,算法的实现采取的方法更加创新 4、python能很方便的对接其他语言,比如c、java等 二、什么是IPython? IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多) 1、支持代码的自动补全、自动缩进,已经支持bash shell 2、Jupyter NoteBook(以前称为IPython NoteBook),它提供了一个用户和IPython内核交互的一个界面,同时它又是一个交互式的笔记本(可以保存你的源代码、运行结果),集文……

      42小时29分钟前回答

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      1、准备工作 1.1 库介绍 只有登录微信才能获取到微信好友的信息,本文采用wxpy该第三方库进行微信的登录以及信息的获取。 wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展。 wxpy一些常见的场景: 控制路由器、智能家居等具有开放接口的玩意儿 运行脚本时自动把日志发送到你的微信 加群主为好友,自动拉进群中 跨号或跨群转发消息 自动陪人聊天 逗人玩 总而言之,可用来实现各种微信个人号的自动化操作。 1.2 wxpy库安装 wxpy 支持 Python 3.4-3.6,以及 2.7 版本 将下方命令中的 pip 替换为 pip3 或 pip2,可确保安装到对应的 Python 版本中 1.从 PYPI 官方源下载安装 (在国内……

      网友NO.35132
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      读者对象 (1)大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人。 (2)初级和中级程序员、架构师,以及希望通过对数据的感知改进工作的人。 (3)产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等对数据分析工作敏感的人。 (4)希望在思维方式领域进行拓展的高校毕业生和希望接触并了解数据科学的社会人员。 (5)所有对数据科学感兴趣并希望逐步深入了解数据科学知识体系的人。

      网友NO.29034
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      如果你希望读完这本书后能够在数学方面有很大的提升,在工程代码能力方面有巨大的进步,这本书恐怕帮不上什么大忙。但我相信,在读完这本书后,你会在一些以前并不熟知的领域有所了解和感悟,并逐步完善理解和分析问题的视角。如果你不是数据研究人员,也可以把这本书当成一个休闲读本。这本书里既没有太多的公式,也没有太过高深的理论,有的只是我在和你攀谈的过程中与你一起发现的新视角。

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