Joel Grus
是Google的一位软件工程师,曾于数家创业公司担任数据科学家。目前住在西雅图,专注于数据科学工作并乐此不疲。偶尔在joelgrus.com发表博客,长期活跃于Twitter @joelgrus。
发表于2024-05-14
数据科学入门 2024 pdf epub mobi 电子书
这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。
评分书名叫《数据科学入门》,可实际上却并不适合零基础的人读,需要有一定的基础(包括python基础和数学基础)。我觉得称之为“指南”更合适。 —————————— 当初为什么买这本书? 有段时间对数据异常着迷,只要和数据有关的数都不管三七二十一加到购物车,发工资了就买。...
评分数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具...
评分数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具...
评分说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...
图书标签: 数据分析 数据科学 机器学习 Python 数据挖掘 计算机科学 计算机 CS
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书,你可以:
学到一堂Python速成课;
学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;
深入理解机器学习的基础;
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
这书看的太累,讲了许多概念,但都是轻描淡写的过去了,一言不合之处就写代码。看了也只是知道个名词,不知道什么意思,也不知道怎么用。做数据方面的工作还蛮难的。
评分太简单了,只是入门,是真的只是入门。
评分浅尝则止
评分太简单了,只是入门,是真的只是入门。
评分都是用的基础代码,把事情搞复杂了,不是很实用。而且大量引用之前章节的模块,看起来很累。最有用的是目录。
数据科学入门 2024 pdf epub mobi 电子书