Data Science from Scratch中文版: 用Python學資料科學 | 誠品線上

Data Science from Scratch

內容簡介

內容簡介 從事資料科學方面的工作時，活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法，但如果原本完全不懂資料科學，從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式，帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。 你只要具備基本的數學能力，以及程式設計的基礎，本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時，不至於感到害怕，而且還能讓你學會一個資料科學家所需具備的相關駭客技術。如今到處充斥著各種雜亂的數據資料，其中包含許多問題的解答，但也有很多微妙之處，甚至連問題本身都還沒被提出來過。如果你真心想要挖掘問題的解答，本書將可以提供你一些相關的知識。 ●首先來一堂Python速成班 ●學習線性代數、統計、機率的基礎知識——並學會何時、如何在資料科學領域中靈活運用這些知識 ●搜集、探索、清理、轉換、處理各種數據資料 ●深入理解機器學習的基礎 ●靈活運用像是k最近鄰、單純貝氏、線性與邏輯迴歸、決策樹、神經網路、集群等種種模型 ●探討推薦系統、自然語言處理、網路分析、MapReduce與資料庫的相關知識 「Joel帶領我們領略探索資料科學，讓我們從一般的好奇心，進入到更深入的理解，並學會所有資料科學家都應該知道的各種實用演算法。」 ——Rohit Sivaprasad, Soylent公司資料科學家

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介Joel Grus是一位目前任職於Google的一位軟體工程師，之前也曾在幾家新創公司擔任過資料科學家的工作。目前住在西雅圖，愉快地從事著資料科學方面的工作。他會不定期進行更新部落格joelgrus.com，推特帳號是@joelgrus。 ■譯者簡介藍子軒

產品目錄

產品目錄 第1章 簡介第2章 Python速成班第3章 數據視覺化第4章 線性代數第5章 統計學第6章 機率第7章 假設與推論第8章 梯度遞減第9章 取得數據資料第10章 處理數據資料第11章 機器學習第12章 k最近鄰第13章 單純貝氏第14章 簡單線性迴歸第15章 多元迴歸第16章 邏輯迴歸第17章 決策樹第18章 神經網路第19章 集群第20章 自然語言處理第21章 網路分析第22章 推薦系統第23章 資料庫與SQL第24章 MapReduce第25章 勇往直前，資料科學做就對了

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試閱文字

內文 :

有人説：資料科學家是「21世紀最性感的職業」，我猜那些人恐怕沒去過消防隊吧！話雖如此，但資料科學確實是個備受關注、而且還在不斷成長的領域；我們三不五時就能看到許多分析師大聲疾呼，宣稱目前資料科學家的人數遠遠不足，未來10年我們對資料科學家的需求勢必有增無減。

但是，資料科學究竟是什麼呢？畢竟，我們如果連資料科學是什麼都搞不清楚，就沒辦法製造出更多資料科學家了。如果用維恩圖（Venn diagram，這東西在我們這行也算是小有名氣）來說明的話，資料科學其實跟駭客的技術能力、數學統計的知識、札實的專業素養都有關係。

我本來想寫一本書來涵蓋這三個主題，但我很快就意識到，光是「札實的專業素養」，就可以寫出上萬頁的內容。因此，我決定只把重點放在前兩項就好。我的目標是幫助您發展出一些駭客技術能力，讓你可以真正開始從事一些資料科學相關的工作。另一個目標則是，讓你面對相關的數學和統計時（這些全都是資料科學的核心），能感到十分自在。

這就是本書有點沉重的願望。如果想學好駭客技術，最好的方法還是設法去找個東西來駭一下。閱讀本書之後，你就會瞭解我駭東西的做法，不過對你來說，我的做法倒不一定是最好的做法。另外，你也會對我所使用的工具有相當多的了解，但對你而言那些工具也不一定是最好用的工具。你還會相當熟悉我處理數據問題的做法，而你自己在解決數據問題時，那同樣不見得是最好的做法。我的目的（和期待），就是希望我的例子能激發你，用你自己的方式去嘗試。本書所有程式碼和數據資料，全都可以在GitHub上取得，希望你能有個好的開始。

活動

• 圖書滿$1,000折$100
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