【经典书】用Python学数据科学(Data Science from Scratch)，464页pdf

从事数据科学方面的工作时，活用各种相关函式库、软体框架、模组、工具包是很好的做法，但如果原本完全不懂数据科学，从头开始也是一种不错的做法。本书将采取土法炼钢从头学起的方式，带领读者认识与数据科学相关的许多工具与演算法。 

你只要具备基本的数学能力，以及程式设计的基础，本书就可以帮你在遇到相关的数学与统计知识时，不至于感到害怕，而且还能让你学会一个数据科学家所需具备的相关骇客技术。如今到处充斥着各种杂乱的数据资料，其中包含许多问题的解答，但也有很多微妙之处，甚至连问题本身都还没被提出来过。如果你真心想要挖掘问题的解答，本书将可以提供你一些相关的知识。 

• 首先来一堂Python速成班 

• 学习线性代数、统计、机率的基础知识——并学会何时、如何在数据科学领域中灵活运用这些知识 

• 搜集、探索、清理、转换、处理各种数据资料 

• 深入理解机器学习的基础 灵活运用像是k最近邻、单纯贝氏、线性与逻辑回归、决策树、神经网路、集群等种种模型 

• 探讨推荐系统、自然语言处理、网路分析、MapReduce与数据库的相关知识 

名人推荐 「Joel带领我们领略探索数据科学，让我们从一般的好奇心，进入到更深入的理解，并学会所有资料科学家都应该知道的各种实用演算法。」 ——Rohit Sivaprasad, Soylent公司数据科学家 

【Table of Contents】目录/大纲/内容概要 

第1章简介 

第2章Python速成班 

第3章数据视觉化 

第4章线性代数 

第5章统计学

第6章机率 

第7章假设与推论 

第8章梯度递减 

第9章取得数据资料 

第10章处理数据资料 

第11章机器学习

第12章k最近邻 

第13章单纯贝氏 

第14章简单线性回归 

第15章多元回归 

第16章逻辑回归 

第17章决策树 

第18章神经网路 

第19章集群 

第20章自然语言处理 

第21章网路分析 

第22章推荐系统 

第23章资料库与SQL 

第24章MapReduce 

第25章勇往直前，数据科学做就对了

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