轻松学习R语言：从基础到应用，掌握资料科学的关键能力(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　一本阅读起来不那么生涩的程式语言书籍，让原本没有程式基础但工作上有分析需求的使用者，如：产品经理、商业分析师或行销企划人员，能够轻松学会R语言，进而应用到工作中，提升工作效率。

　　*内容简洁易懂，适合没有程式基础的初学者。
　　*说明皆同时附程式与输出结果，即便不跟着执行程式也能轻松掌握。
　　*作者兼具多年业界工作与讲师授课经验，有效掌握初学者的困惑点。
　　*口语化表达，用语平易近人，浅显易读。
　　*内容简单扼要，能帮助初学者在最短时间上手R语言。
　　*本书适合：从未接触过R语言、想学习R语言资料处理与探索性分析的初学者，以及使用过R语言但只是快速应用套件而无法自己撰写程式解题的初阶使用者。
 

大数据时代的深度洞察：Python与机器学习实战指南（第三版） 作者： 资深数据科学家团队 出版社： 科技前沿出版社 定价： 128.00 元 开本： 16开 页数： 780页 --- 内容简介 在数据爆炸式增长的今天，从海量信息中提炼出商业价值和科学洞察，已成为各行各业的核心竞争力。本书《大数据时代的深度洞察：Python与机器学习实战指南（第三版）》，旨在为渴望掌握前沿数据分析与人工智能技术的学习者，提供一套全面、深入且高度实战化的学习路径。 本书摒弃了传统教材中冗长晦涩的理论堆砌，专注于Python生态系统中最为强大和流行的工具链，以及核心机器学习算法的工程化实现与应用。第三版在继承前两版广受好评的实战精神的基础上，全面更新了行业最新的技术栈，特别是对深度学习框架TensorFlow 2.x与PyTorch的集成应用进行了深度扩展，使其更贴合当前工业界的实际需求。 全书内容划分为四大核心板块，层层递进，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 --- 第一部分：Python数据科学基石与环境搭建（奠定基础） 本部分致力于为初学者或希望规范化工作流程的专业人士，打下坚实的Python数据处理基础。 1. Python环境的现代化配置： 详细介绍Anaconda/Miniconda环境管理，虚拟环境的创建、激活与依赖包管理策略。重点讲解JupyterLab作为交互式开发环境的进阶用法，包括扩展插件、远程连接和版本控制集成。 2. NumPy深度解析： 不仅仅停留在数组操作，而是深入探讨NumPy的广播机制（Broadcasting）原理、内存布局优化（C-order vs Fortran-order），以及向量化操作如何实现远超标准Python循环的计算效率。 3. Pandas数据结构与操作精通： 这是数据清洗和预处理的核心。我们将详尽解析`DataFrame`和`Series`的底层结构，重点讲解高效的数据清洗技术（如缺失值的高级插补方法、时间序列数据的重采样与窗口计算），以及使用`.apply()`、`.map()`、`.agg()`等方法的性能考量与最佳实践。我们还将引入`Pandas 2.0`版本中关于内存优化的新特性。 4. 数据可视化的高效表达： 涵盖Matplotlib的定制化能力，Seaborn的统计图表美学，并引入Plotly与Bokeh，教授如何创建可交互、可嵌入Web应用的动态可视化报告，适用于监控仪表盘的构建。 --- 第二部分：经典机器学习算法的原理与实战（核心算法） 本部分是全书的技术核心，旨在建立对主流机器学习模型的深刻理解，并展示如何在Scikit-learn框架下高效部署。 5. 机器学习工作流概览与Scikit-learn的统一接口： 强调特征工程的重要性，包括特征缩放（标准化、归一化）、独热编码、目标变量转换。介绍Pipeline工具链，确保模型训练与评估流程的自动化和可复现性。 6. 监督学习的深度剖析： 线性模型（回归与逻辑回归）： 深入探讨正则化（L1/L2/Elastic Net）对模型稀疏性和泛化能力的影响，以及梯度下降算法的优化器选择（SGD, Adam）。 树模型家族： 详细对比决策树的构建过程、过拟合风险。重点讲解随机森林（Random Forests）的集成思想，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）如XGBoost、LightGBM的底层工作机制、并行化策略与超参数调优技巧。 7. 非监督学习与降维技术： 阐述K-Means、DBSCAN等聚类算法的应用场景与局限性。深入讲解主成分分析（PCA）的数学原理，并介绍T-SNE和UMAP在复杂高维数据可视化中的应用。 8. 模型评估、选择与验证： 详述混淆矩阵、ROC曲线、AUC、F1分数等评估指标的适用场景。重点教授交叉验证策略（K折、分层抽样）和模型选择（如网格搜索Grid Search、随机搜索Random Search、贝叶斯优化Bayesian Optimization）的系统方法论。 --- 第三部分：深度学习前沿技术与框架实战（前沿驱动） 本部分聚焦于当前AI领域最热门的深度学习技术，以TensorFlow 2.x和PyTorch为载体，进行端到端实战演练。 9. 深度学习基础与框架对比： 介绍神经网络的基本构建模块（激活函数、损失函数、优化器）。详细对比TensorFlow（Keras API）的声明式编程风格与PyTorch的动态计算图优势，指导读者根据项目需求选择合适的框架。 10. 卷积神经网络（CNN）的构建与应用： 讲解卷积层、池化层的原理，深入分析经典架构（如ResNet、Inception）的创新点。实战项目涵盖图像分类、目标检测（使用预训练模型如YOLOv5/Faster R-CNN）的迁移学习策略。 11. 循环神经网络（RNN）与序列数据处理： 剖析RNN、LSTM、GRU在处理时间序列和自然语言数据时的机制差异。重点展示如何使用这些模型进行股票价格预测、文本生成和情感分析任务。 12. Transformer架构入门与应用： 介绍自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，作为当前NLP和部分CV领域的主导范式。简要介绍如何利用Hugging Face库快速加载和微调如BERT等预训练语言模型。 --- 第四部分：数据工程化与模型部署（从实验到生产） 掌握模型训练仅仅是数据科学工作的一半，本部分关注如何将分析成果转化为实际生产力。 13. 特征存储与数据管道构建： 介绍构建健壮数据管道的基本原则，包括数据版本控制（DVC简介）和特征存储（Feature Store）的概念。讲解如何使用SQLAlchemy和Psycopg2等工具连接和操作关系型数据库，进行数据抽取与加载（ETL/ELT）。 14. 模型性能监控与可解释性（MLOps基础）： 介绍模型公平性、偏差检测的基础知识。重点讲解SHAP和LIME等工具，用于解释复杂模型的预测结果，增强业务方的信任度。探讨如何使用Flask/Streamlit快速搭建模型API接口，实现RESTful部署原型。 15. 大规模数据处理初探： 针对超越单机内存处理能力的数据集，简要介绍PySpark（或Dask）的分布式计算模型，包括RDD与DataFrame的转换，以及在分布式环境下进行特征工程的策略。 --- 本书特色 1. 纯粹实战导向： 全书超过80%的内容聚焦于代码实现和案例分析，所有代码均可在标准环境中直接运行。 2. 紧跟行业前沿： 第三版全面整合了XGBoost、LightGBM的最新优化、TensorFlow 2.x的Eager Execution模式，以及主流Transformer模型的应用。 3. 注重工程思维： 强调从数据采集、清洗、模型训练到最终部署的完整生命周期管理，培养读者的系统化数据科学能力。 4. 丰富的案例库： 涵盖金融风控、市场营销归因、医疗影像分析、智能推荐系统等多个垂直领域的真实数据集案例。 适合读者： 希望系统化学习Python数据分析与机器学习的初、中级工程师。 正在使用Excel或传统统计软件，渴望转型至大数据和AI领域的分析师。 希望更新知识体系，掌握深度学习框架最新应用的数据科学家。 计算机、统计学、工程学等相关专业的高年级本科生及研究生。 本书是您迈向数据科学领域专家道路上不可或缺的实战手册。通过本书的学习，您将具备独立构建、优化和部署复杂数据驱动解决方案的强大能力。

作者简介

郭耀仁

　　毕业于台湾大学商学研究所，是资料科学与推广教育的爱好者，目前为教育科技新创团队 Kyosei.ai的共同创办人，于台大资工系统训练班、资策会、中华电信学院及多所大专院校讲授资料科学课程。

　　在Kyosei.ai之前任职过上海的韩商新创公司、台北的美商软体公司与银行，闲暇时喜欢长跑；着有轻松学习 R语言、R语言使用者的Python学习笔记（2017 iT邦帮忙铁人赛Big Data组冠军）与进击的资料科学。
 

Chapter 1 起步走
Chapter 2 认识向量
Chapter 3 操作向量
Chapter 4 流程控制
Chapter 5 基础探索资料分析
Chapter 6 常用内建函数
Chapter 7 自订函数
Chapter 8 函数型程式设计
Chapter 9 基础探索资料分析
Chapter 10 基础探索资料分析
Chapter 11 使用 dplyr 处理资料框
Chapter 12 基础探索资料分析
Chapter 13 基础探索资料分析【本章彩色印刷】
Chapter 14 视觉化的文法【本章彩色印刷】
Chapter 15 向资料库查询
Chapter 16 网页资料撷取

 

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 說實話，當初買這本書，其實是抱著「試試看」的心態，因為我一直覺得R語言聽起來很專業，好像離我很遙遠。但是，我真的沒想到，《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》這本書，竟然能把我這麼一個對程式碼一竅不通的人，領進了R語言的大門！這本書的編排真的非常用心，它的語言非常親切，就像是一位經驗豐富的朋友在旁邊手把手教你一樣。 它從最最基礎的環境設置開始，把每一個步驟都講得鉅細靡遺，讓我這個連電腦都快弄不好的菜鳥，都能順利地把R和RStudio裝好，並且成功運行第一個「Hello, World!」。然後，它逐步深入到R的各種基本資料結構，並且用很多生活中常見的例子來解釋，像是把一堆零散的紙條比喻成向量，把不同類型的筆記整理成一個資料夾就是列表，而一份帶有姓名、分數、班級的表格，自然就是資料框。這些比喻太貼切了，我一下就懂了！ 更讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於基礎語法，它還很慷慨地介紹了許多在資料科學中常用的套件，並且有實際的應用範例。我還記得書中有一個章節，教我們如何用R來分析一篇新聞文章的詞頻，並且製作成文字雲。這個範例真的太酷了，我第一次感受到程式碼竟然可以這麼有趣，而且還可以做出這麼有視覺衝擊力的東西！這本書的學習曲線設計得非常好，讓你在輕鬆愉快的氛圍中，不知不覺地掌握了R語言的精髓。如果你也對資料科學充滿好奇，但又擔心學習門檻太高，這本書絕對會讓你改觀！

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 天啊！我真的是太晚才發現這本書了！原本我對R語言一直停留在「聽過、看過，但就是學不會」的階段，總覺得那些指令碼就像外星文一樣，怎麼看都看不懂。市面上的書看了幾本，不是太理論，就是例子太過艱澀，根本跟我的實際工作搭不上邊。結果這次在逛書店時，無意間翻到了這本《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》。它的封面設計還蠻吸引人的，而且「輕鬆學習」這幾個字就讓我眼睛一亮，想說死馬當活馬醫，就帶回家試試看。沒想到，這真的是我R語言學習之路上的「神隊友」！ 一打開，它就用非常淺顯易懂的語言，把R語言最基礎的概念，像是向量、列表、資料框這些，講得清清楚楚，而且用了很多貼近我們生活經驗的比喻。我印象最深刻的是，它講到資料清理時，用了一個整理雜亂衣櫃的比喻，把那些重複的、錯誤的資料比喻成衣櫃裡亂七八糟的衣服，需要分類、丟棄、收納。這個比喻太生動了，我立刻就懂了為什麼資料清理那麼重要，以及要怎麼下手。再來，書裡面提供的範例，都不是那種遙不可及的學術研究，而是很多我們在日常工作中可能會遇到的情境，像是分析電商的銷售數據、處理社群媒體的留言、甚至做一些簡單的統計報表。這讓我覺得學到的東西馬上就能派上用場，學習的動力也大大提升。 更棒的是，它的內容循序漸進，完全不用擔心會不會跟不上。從最基礎的語法，到資料的讀取、篩選、轉換，再到資料的視覺化，一步一步引導你，讓你真的能「動手做」。它還會適時地提醒一些容易踩雷的地方，讓我少走了很多冤枉路。總之，如果你跟我一樣，對R語言感到望之卻步，又想在這個資料科學的時代提升自己的技能，這本書絕對是你的不二之選！

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 我其實之前也嘗試過學習R，但總是被那些複雜的套件和奇怪的函式搞得暈頭轉向，學了很久還是停留在「會打字」的階段，離真正運用還差得很遠。這本書的出現，真的像及時雨一樣，解決了我長久以來的困擾。《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》這本書，它最大的優點就是「實用性」和「啟發性」兼具。 它不是那種枯燥乏味的教科書，而是把R語言的學習過程，變成一個充滿樂趣的探索之旅。書中對於每一個觀念的解釋，都搭配了豐富的程式碼範例，而且這些範例都是真實數據來的，而不是虛構的。我記得其中有一個章節，講到如何使用R來分析一份市場調查問卷的結果，它不僅教你如何讀取問卷數據，還教你如何進行交叉分析、產生圖表，甚至解讀圖表的意義。這個過程讓我非常有成就感，也讓我看到R語言強大的分析能力。 而且，這本書非常注重「為什麼」你要學這個，以及「學了之後能做什麼」。它不會讓你只是死記硬背指令，而是讓你理解背後的邏輯和應用場景。例如，在講資料視覺化時，它會告訴你不同類型的圖表適合呈現什麼樣的數據關係，以及如何透過圖表來「說故事」。這對於我這種非本科系、又想快速上手資料科學技能的人來說，真的太重要了。它讓我明白，學習R語言不只是為了寫程式，更是為了培養一種分析問題、解決問題的能力。我非常推薦這本書給所有想在資料科學領域有所發展的朋友們，它真的會讓你對R語言的學習感到「輕鬆」！

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 這次的《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》真的讓我對R語言有了全新的認識。我之前嘗試過一些R的入門書籍，但總覺得它們不是太過理論化，就是例子太過簡化，學完之後感覺好像會了一些皮毛，但碰到實際問題就束手無策。這本書厲害的地方在於，它能夠非常巧妙地將理論與實踐結合，並且讓學習過程變得充滿樂趣。 我特別喜歡書中對於「資料科學」這個概念的闡述，它並沒有將其描述成高高在上的學問，而是將它拆解成一系列可學習、可掌握的關鍵能力。書中針對每一個能力，都給予了非常詳細的指導和練習。例如，當它談到資料清洗時，它會列舉出各種常見的資料問題，例如缺失值、異常值、重複值，然後一步一步地教你如何用R的函式來解決這些問題。而且，它提供的範例數據都非常真實，不是那種經過「美化」過的。這讓我能夠在學習過程中，充分體驗到真實世界的數據分析挑戰。 此外，書中關於資料視覺化的部分，更是讓我眼睛一亮。它不僅介紹了多種常用的繪圖函式，更重要的是，它還教你如何根據數據的特性和分析的目的，選擇最合適的圖表類型，以及如何讓圖表更具表達力和可讀性。書中有很多精美的圖表範例，讓我一看就覺得「哇，原來R可以做出這麼漂亮的圖！」這對於我這種需要經常製作報告的人來說，絕對是一大福音。總之，這本書讓我感覺，學習R語言不再是一件枯燥的事情，而是一場充滿發現和創造的旅程。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 作為一個在職場上奮鬥多年的小資上班族，我一直渴望能學習一些能夠提升工作效率、增加職場競爭力的技能。R語言聽起來很厲害，但總覺得門檻很高，而且市面上很多書都講得太專業，讓我望而卻步。《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》這本書，完全顛覆了我對R語言學習的既有印象。 這本書最大的優點就是它的「友善性」。它以一種非常平易近人的方式，循序漸進地引導讀者進入R的世界。從安裝軟體、認識介面，到學習最基礎的變數、資料型態，每一個步驟都講得非常清楚。讓我印象深刻的是，它在解釋一些比較抽象的概念時，會運用很多生活化的例子，像是把資料框比喻成Excel表格，或者把處理字串的操作比喻成整理名片。這些例子讓原本可能讓人感到困惑的內容，變得一目了然。 更重要的是，這本書的內容非常貼近實際應用。它並不是只教你一些孤立的語法，而是會引導你去解決實際的問題。例如，書中有很多章節是關於如何讀取、整理、分析和視覺化真實數據的，像是分析客戶消費行為、預測銷售趨勢、或是製作一份簡單的報表。這些範例都非常貼近我在工作中可能會遇到的場景，讓我感覺學到的知識可以立刻派上用場，學習的動力也因此大大增強。這本書讓我體會到，原來R語言並沒有想像中的那麼難，只要找到對的方法，人人都可以掌握資料科學的關鍵能力！