本书用Python语言搭配小型数据集,通过中小实例介绍AI时代,数据分析和机器学习中数据相关的技术,及数据科学家应该具备的技术基础。
用对工具、找对方法,从日常数据中挖掘过去,预测未来!
内容丰富,涵盖面广
本书涵盖数据科学中从“数据获取—探索数据—预测数据”的全过程,并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识,最后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法,内容丰富,涵盖面广。
实例较多,操作性强
全书设置了大量的“动手学”“动手练”等环节,通过大量的中小实例提高读者的动手能力,并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章最后还设置思考练习题,引导读者积极思考,巩固所学内容。
由浅入深,循序渐进
本书充分考虑到初学者的特点,一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结构与JSON等内容进行了讲解,可以让读者快速入门,随着读者知识的储备,后边再进行数据获取、数据清洗、数据可视化等内容的学习。