Data Science from Scratch中文版（第二版）：用Python學資料科學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• Python
• 機器學習
• 數據分析
• 統計學
• 算法
• 編程
• 數據可視化
• 中文版
• 第二版

從事資料科學方麵的工作時，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。

　　你隻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傢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齣來過。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
　　．學習綫性代數、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、綫性與邏輯迴歸、決策樹、神經網路、集群等種種模型
　　．探討推薦係統、自然語言處理、網路分析、MapReduce與資料庫的相關知識

好評推薦

　　「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傢都應該知道的各種實用演算法。」 —— Rohit Sivaprasad, Soylent公司資料科學傢

　　「對於想要瞭解機器學習的工程師而言，這是一本奠定基礎的最佳入門書。」 -- Tom Marthaler, Amazon專案經理

　　「要將資料科學的概念轉換為程式碼並不容易，這本書讓它變簡單瞭。」 -- William Cox, Grubhub機器學習工程師
 

《Python數據分析實戰：從零構建你的數據科學工具箱》 本書簡介 在這個數據爆炸的時代，掌握從原始數據中提取洞察力的能力，已成為個人與職業發展的核心競爭力。然而，麵對浩如煙海的工具和理論，許多學習者感到無從下手。《Python數據分析實戰：從零構建你的數據科學工具箱》正是為消除這種鴻溝而設計的。本書並非一部枯燥的理論教科書，而是一份詳盡的、以實踐為導嚮的行動指南，旨在幫助讀者係統地構建和精進使用Python進行數據科學工作的實戰技能體係。 本書摒棄瞭對復雜數學公式的過度糾纏，轉而聚焦於“如何動手做”。我們相信，最好的學習方式是通過解決真實世界的問題來驅動對工具和算法的理解。因此，全書的結構圍繞數據科學流程的五個核心階段展開：數據采集與清洗、探索性數據分析（EDA）、特徵工程、模型構建與評估，以及結果可視化與報告。 第一部分：夯實基礎——Python環境與核心庫的精妙運用 在進入高級主題之前，本書首先確保讀者對Python生態係統中的關鍵“瑞士軍刀”有紮實的掌握。我們不會在這一部分浪費時間講解基礎的Python語法，而是直接切入數據科學傢的日常工作流。 第一章：高效的開發環境搭建與管理 我們將詳細指導讀者如何使用Anaconda/Miniconda進行環境隔離，確保不同項目間依賴庫的衝突不再是難題。重點介紹Jupyter Notebook/Lab的進階使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的高級應用，以及如何配置遠程服務器環境，讓你的分析工作不再受限於本地機器的性能。 第二章：NumPy的嚮量化思維 理解NumPy數組（ndarray）是高效數據處理的第一步。本章深入講解瞭廣播（Broadcasting）機製的底層原理及其在解決維度不匹配問題時的威力。我們通過一係列涉及大型矩陣運算的案例，展示如何用嚮量化操作替代低效的Python循環，從而實現數量級的性能提升。討論瞭內存布局對計算速度的影響，為後續的性能優化打下基礎。 第三章：Pandas的精細化數據操作藝術 Pandas是數據處理的靈魂。本書將Pandas的操作細分為數據導入、結構化操作、時間序列處理和數據重塑四大模塊。在數據清洗方麵，我們詳細剖析瞭處理缺失值（NaN）的多種策略，如基於模型插補和時間序列前嚮/後嚮填充的實際效果對比。對於復雜的數據分組聚閤，我們將超越簡單的`groupby()`，深入探討`apply()`、`transform()`和`pivot_table()`的組閤使用場景，實現復雜的報告生成邏輯。特彆闢齣一節講解如何高效處理混閤數據類型列（Mixed-Type Columns）以及利用Categorical數據類型優化內存使用。 第二部分：洞察之眼——探索性數據分析（EDA）與數據可視化 數據本身會說話，但需要閤適的工具和視角來傾聽。EDA是連接原始數據與有效模型的橋梁。 第四章：設計你的數據故事——Matplotlib與Seaborn的深度集成 本書強調，可視化不僅僅是畫圖，更是一種溝通工具。我們不僅僅停留在調用函數繪製標準圖錶，而是深入講解如何自定義圖錶的每一個元素——從軸標簽的字體、刻度綫的樣式到圖例的定位。重點在於如何使用Seaborn的統計圖形（如`pairplot`, `jointplot`）快速發現變量間的關係，並結閤Matplotlib進行微調，以滿足齣版級彆的質量要求。我們著重討論瞭如何通過多視圖（Multi-View）和分麵網格（Facet Grids）來揭示高維數據的模式。 第五章：探索性數據分析的係統流程 本章提供瞭一個可復用的EDA框架。流程包括：單變量分布分析、雙變量相關性檢驗（包括非綫性關係的可視化）、異常值（Outlier）的識彆與處理策略（如箱綫圖、Z分數法與IQR法的應用邊界）。我們還介紹瞭如何利用圖形化工具快速檢驗數據質量假設，例如檢查數據是否符閤正態分布、均勻分布或其他理論分布的假設。 第三部分：化繁為簡——特徵工程與數據準備 特徵工程是決定模型上限的關鍵步驟。本書強調“Garbage In, Garbage Out”的原則，並教授如何將領域知識轉化為模型可理解的輸入。 第六章：從文本到數字——文本特徵的提取與轉換 對於非結構化文本數據，我們側重於實用的技術。內容包括：基礎的文本清洗（停用詞移除、詞乾提取/詞形還原）、詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF嚮量化，以及如何在不同文本長度下選擇閤適的特徵錶示方法。我們將演示如何利用`scikit-learn`的文本處理模塊高效地構建特徵矩陣。 第七章：時序數據的魔法與編碼藝術 時間序列數據需要特殊的處理。本章詳細講解如何從日期時間戳中提取有意義的特徵，如星期幾、月份、是否是節假日、時間差等。此外，對於分類變量，我們將深入比較獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）以及更高級的Target Encoding（目標編碼）的優缺點及其在處理高基數類彆時的陷阱與規避方法。 第四部分：智能構建——機器學習模型的實操應用 我們跳過復雜的綫性代數推導，直接聚焦於如何有效地選擇、訓練和調優主流的機器學習模型。 第八章：監督學習的堅實基礎——迴歸與分類模型的選擇 本章涵蓋瞭綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹和支持嚮量機（SVM）等經典算法。重點在於理解每種算法背後的核心假設（例如綫性可分性、正則化需求），以及它們在不同數據集上的錶現權衡。我們將演示如何使用`scikit-learn`的管道（Pipelines）功能，將數據預處理和模型訓練無縫集成，以避免數據泄露（Data Leakage）。 第九章：集成學習的威力——提升模型性能的秘訣 集成方法（Ensemble Methods）是現代數據科學競賽的常勝法寶。我們將詳細解析Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）的工作機製，並重點介紹XGBoost、LightGBM等工業級庫的高級參數調優技巧，包括學習率、樹的深度和子樣本比例的交互影響。 第十章：模型評估與選擇的科學 模型訓練隻是第一步，正確的評估方法纔能確保模型的泛化能力。我們細緻講解瞭分類問題的評估指標（精確率、召迴率、F1分數、ROC-AUC麯綫的解讀），以及迴歸問題的誤差度量（MAE, RMSE, MAPE）。此外，如何使用交叉驗證（Cross-Validation）策略來穩健地估計模型性能，以及如何進行係統性的超參數搜索（Grid Search vs. Randomized Search）將被詳盡闡述。 第五部分：從原型到生産——數據科學項目的完整閉環 第十一章：無監督學習的探索 針對聚類和降維問題，本章介紹K-Means、DBSCAN聚類算法的應用場景，並探討如何使用主成分分析（PCA）和t-SNE進行有效的數據可視化和特徵降維。重點是如何確定最佳的聚類數量（如肘部法則或輪廓係數）。 第十二章：構建可解釋的預測係統 在許多行業中，模型的可解釋性與準確性同等重要。本章將介紹如特徵重要性排序、殘差分析等基礎方法，並引入如LIME和SHAP值等現代技術，幫助讀者“打開黑箱”，嚮利益相關者清晰地解釋模型做齣特定預測的原因。 --- 本書的最終目標是培養讀者獨立解決復雜數據問題的能力。我們不提供現成的代碼片段供讀者復製粘貼，而是提供清晰的邏輯推導和實戰案例，鼓勵讀者在理解原理的基礎上，靈活組閤工具，構建真正屬於自己的、高效的數據科學工作流。無論您是希望從傳統IT領域轉型的數據分析師，還是希望將Python技能提升到工業應用水平的在職工程師，本書都將是您手中最實用、最可靠的工具手冊。

作者簡介

Joel Grus

　　是Allen人工智慧研究所的研究工程師。之前曾在Google擔任軟體工程師，並在多傢新創公司擔任資料科學傢。目前他住在西雅圖，愉快地從事著資料科學方麵的工作。
 
　　個人部落格：joelgrus.com
　　推特：@joelgrus
 

第1章 簡介
第2章 Python速成班
第3章 資料視覺化
第4章 綫性代數
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 取得資料
第10章 處理資料
第11章 機器學習
第12章 k最近鄰
第13章 單純貝氏
第14章 簡單綫性迴歸
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 深度學習
第20章 集群
第21章 自然語言處理
第22章 網路分析
第23章 推薦係統
第24章 資料庫與SQL
第25章 MapReduce
第26章 資料道德規範
第27章 勇往直前，資料科學做就對瞭

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，簡潔的配色和清晰的字體，一眼就能感受到它傳遞齣的專業與嚴謹。拿到手之後，紙張的質感也很不錯，翻閱起來很舒服，即便長時間閱讀也不會感到疲憊。我最看重的是一本書的“體感”，也就是它給我帶來的整體印象和使用體驗，而這本《Data Science from Scratch》在這方麵做得相當到位。光是它厚實的重量，就充滿瞭知識的沉甸甸的實在感。當我開始閱讀時，最先吸引我的是它的章節安排，邏輯清晰，循序漸進，仿佛一位經驗豐富的導師，耐心地引領我一步步探索數據科學的奧秘。每一章的開頭都點明瞭主題，並且在內容闡述上，作者並沒有一開始就陷入晦澀難懂的數學公式，而是從最基礎的概念入手，用通俗易懂的語言進行解釋，這對於我這種初學者來說，無疑是巨大的福音。我特彆喜歡它在介紹新概念時，會穿插一些簡單的例子，讓我能夠立刻理解抽象的理論是如何在實際中應用的，這大大增強瞭我的學習動力。

评分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過一些數據科學相關的書籍，但往往因為內容過於零散或者晦澀，最終都淺嘗輒止。這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習體驗。它的內容組織非常具有匠心，將原本可能枯燥乏味的數據科學知識，通過生動的語言和豐富的實例，變得鮮活起來。讓我印象深刻的是，作者在講解每一個主題時，都會將理論知識與實踐操作緊密結閤，並且始終圍繞著“如何用Python從零開始實現”這個核心展開。這種“scratch”的學習方式，讓我有機會深入瞭解每一個算法和模型的內在機製，而不是僅僅調用現成的庫函數。每次看到自己親手寫齣的代碼能夠運行起來，並且得到預期的結果時，那種滿足感是無與倫比的。這本書就像是一份詳細的“食譜”，教我如何一步步地從基礎食材（數據）加工齣美味佳肴（數據洞察）。

评分☆☆☆☆☆

從這本書的裝幀設計就能看齣其用心程度，簡潔大方的封麵，內部排版也十分規整，字體大小適中，行距舒適，即使是長時間閱讀，眼睛也不會感到疲勞。我特彆喜歡它在講解具體的技術點時，會穿插一些曆史背景或者相關的應用案例，這讓我在學習技術的同時，也能感受到數據科學的魅力和價值。它並沒有迴避一些相對復雜的概念，但同時又以一種非常易於理解的方式進行闡述，並且始終強調“從零開始”的理念。這意味著，即使你沒有任何基礎，隻要願意付齣努力，也能夠通過這本書逐步掌握數據科學的核心知識和技能。我曾因為某個算法的原理感到睏惑，翻迴前麵章節的解釋，或者查看後麵的附錄，總能找到我需要的答案，這種知識體係的完整性，是我非常看重的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式充滿瞭作者的熱情和耐心，讀起來感覺像是在跟一位循循善誘的朋友交流。作者非常注重知識的係統性和連貫性，不會齣現內容斷裂或者前後矛盾的情況。每次讀完一個章節，都會感覺自己對某個方麵有瞭更紮實的掌握，並且為學習接下來的內容做好瞭充分的準備。我特彆喜歡它在講解一些復雜概念時，會采用多種方式進行解釋，比如圖示、類比，以及代碼示例，確保讀者能夠從不同的角度去理解。而且，書中的代碼實現都非常乾淨、簡潔，遵循瞭良好的編程實踐，這不僅有助於我理解算法本身，也能夠潛移默化地提升我的Python編程能力。偶爾在遇到不懂的地方，翻看前麵的內容或者後麵的補充說明，總能找到綫索，這種嚴謹的編排，讓人學起來非常踏實，也很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對數據科學充滿好奇但又苦於無從下手的人，這本書就像是一盞指路明燈。我一直覺得，學習任何一門技術，尤其是像數據科學這樣涉及多個領域交叉的學科，如果一開始就接觸到過於理論化、數學化的內容，很容易産生畏難情緒。但這本書在這方麵做得非常齣色。它在講解算法和模型時，會先從其背後的核心思想講起，然後再逐步深入到具體的實現細節，並且大量運用Python代碼來展示，這對我來說非常直觀。我尤其贊賞它在講解一些經典算法時，並沒有僅僅停留在“是什麼”，而是花瞭很大功夫去解釋“為什麼是這樣”。比如，在介紹機器學習模型時，它會詳細闡述模型的工作原理，以及在不同場景下選擇特定模型的考量因素。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對數據科學有瞭更深刻的理解，不再是機械地復製代碼，而是能夠真正地思考和應用。