數據科學導引 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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歐高炎，硃占星，董彬，鄂維南 著

圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• Python
• 統計學
• 數據分析
• 數據挖掘
• 人工智能
• R語言
• 可視化
• 算法

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040489118

版次：1

商品编码：12257841

包装：平装

丛书名： 北京大数据研究院·博雅大数据学院系列教材

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：396

字数：340000

正文语种：中文

內容簡介

　　《數據科學導引》是博雅大數據學院針對新開設的“數據科學與大數據技術”專業編寫的數據科學導論課程教材。
　　《數據科學導引》內容共分十五章，包括緒論、數據預處理、迴歸模型、分類模型、集成模型、聚類模型、關聯規則挖掘、降維、特徵選擇、EM算法、概率圖模型、文本分析、圖與網絡分析、深度學習、分布式計算。附錄部分對相關的基礎知識做瞭簡要介紹。
　　《數據科學導引》還提供瞭大量的數據分析實踐案例，有助於加深讀者對理論知識的理解，及培養其實際應用能力。
　　《數據科學導引》可作為全國高等學校數據科學相關專業的本科生和研究生教材，也可供從事相關工作的技術人員參考使用。

作者簡介

　　鄂維南，中國科學院院士，北京大數據研究院院長，北京大學、普林斯頓大學教授，大數據教育聯盟理事長。主要從事計算數學、應用數學及其在力學、物理、化學和工程等領域中的應用等方麵的研究。1996年獲首屆美國青年科學傢與工程師總統奬。2003年獲國際工業與應用數學大會科拉茲奬。2009年獲美國工業與應用數學學會剋萊曼奬。2014年獲美國工業與應用數學學會卡門奬。
　　
　　歐高炎，北京大學北京國際數學研究中心博士後，博雅大數據學院院長，大數據教育聯盟秘書長。中國計算機學會數據庫專委會委員。大數據教育、服務和競賽平颱“數據嗨客”創始人。
　　
　　硃占星，北京大學大數據科學研究中心、北京大數據研究院研究員。主要研究方嚮為機器學習。長期從事人工智能、機器學習、深度學習以及大數據分析方麵的研究與應用。
　　
　　董彬，北京大學北京國際數學研究中心研究員，北京大數據研究院生物醫學影像分析實驗室副主任，求是傑齣青年學者，中組部青年韆人。主要研究領域是應用數學、計算數學及其在圖像和數據科學中的應用。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
1．1 數據科學的基本內容
1．2 對學科發展的影響
1．3 對科學研究的影響
1．4 數據科學的課程體係
1．5 本書內容介紹

第二章 數據預處理
2．1 特徵編碼
2．2 缺失值處理
2．3 數據標準化
2．4 特徵離散化
2．5 離群值檢測
2．6 其他預處理方法
案例與實戰

第三章 迴歸模型
3．1 綫性迴歸
3．2 綫性迴歸正則化
3．3 非綫性迴歸
案例與實戰

第四章 分類模型
4．1 邏輯迴歸
4．2 K近鄰
4．3 決策樹
4．4 樸素貝葉斯
4．5 支持嚮量機
案例與實戰

第五章 集成模型
5．1 集成方法綜述
5．2 隨機森林
5．3 AdaBoost
5．4 應用實例：個人信用風險評估
案例與實戰

第六章 聚類模型
6．1 K-means聚類
6．2 層次聚類
6．3 譜聚類
6．4 基於密度的聚類
6．5 小結
案例與實戰

第七章 關聯規則挖掘
7．1 關聯規則概述
7．2 Apriori算法
7．3 FP-Growth算法
案例與實戰

第八章 降維
8．1 主成分分析
8．2 綫性判彆分析
8．3 多維尺度變換
8．4 局部綫性嵌入
8．5 其他降維方法
案例與實戰

第九章 特徵選擇
9．1 特徵選擇的一般過程
9．2 特徵選擇常用的方法
9．3 無監督特徵選擇
9．4 小結
案例與實戰

第十章 EM算法
10．1 EM算法
10．2 EM的應用：高斯混閤模型
10．3 小結
案例與實戰

第十一章 概率圖模型
11．1 概率圖模型概述
11．2 隱馬爾可夫模型
11．3 條件隨機場
11．4 小結
案例與實戰

第十二章 文本分析
12．1 文本錶示模型
12．2 主題模型
12．3 情感分析
案例與實戰

第十三章 圖與網絡分析
13．1 基本概念
13．2 幾何特徵
13．3 鏈接分析
13．4 社區發現
13．5 知識圖譜
案例與實戰

第十四章 深度學習
14．1 多層感知機
14．2 深度學習模型的優化
14．3 捲積神經網絡
14．4 循環神經網絡
14．5 小結
案例與實戰

第十五章 分布式計算
15．1 Hadoop：分布式存儲與處理
15．2 常見模型的Map Reduce實現
15．3 Spark：分布式數據分析
15．4 其他分布式係統

附錄
A．矩陣運算
B．概率論基礎
C．優化算法
D．距離
E．模型評估
參考文獻

精彩書摘

　　《數據科學導引》：
　　另一種方法是計算每個特徵對模型準確率的影響。通過打亂樣本中某一特徵的特徵值順序，産生新樣本。將新樣本放入建立好的隨機森林模型中計算準確率。對於不重要的特徵來說，打亂特徵值的順序對模型的準確率不會産生較大影響。但是對於重要的特徵來說，打亂順序就會極大降低模型的準確率。
　　這兩種特徵重要性的計算方法各有利弊，第一種方法對具有更多特徵值的特徵會更有利。在不同特徵的特徵值種類有較大區彆時會失效，不能用於解釋特徵的重要性。同時，在特徵集閤存在的相關性較多的情況下（即其中任何一個特徵都可以作為優秀的特徵，並且當某個特徵被選擇之後，其他特徵的重要性就會迅速下降），那麼第一個被選中的特徵重要性會較高，其他的關聯特徵重要性就會較低。這使在解讀特徵重要性結果時，錯誤認為先被選中的特徵是很重要的。隨機的特徵選擇方法雖然緩解瞭但尚未完全解決這一問題，樣本的數量對第二種方法的結果有很大影響。
　　……

前言/序言

　　數據科學是一門新興學科，它強調培養具有多學科交叉能力的大數據人纔。這樣的人纔應該具有以下三方麵素質：一是理論性的，主要是對算法及模型理解和運用的能力；二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業實際問題的能力。培養這樣的人纔，需要數學、統計學和計算機科學等學科之間的密切閤作，同時也需要和産業界或其他擁有數據的部門之間的閤作。數據科學課程的開設，也需要采用新的模式，即理論課和實踐課相結閤的模式，就像物理、化學和生物課一樣，需要提供相應的實驗平颱。這樣的實驗平颱應該提供實際問題、實際數據和基本的處理工具。
　　為瞭應對在師資能力、課程體係建設、教材的研發，以及教學形式的變革等多方麵的挑戰，北京大數據研究院牽頭成立瞭博雅大數據學院。其目的是整閤相關高校的集體力量，用高質量和最有效的方法建立起數據科學和大數據技術人纔培養所需要的基礎設施。這些基礎設施包括課程體係和教材的建設和研發、實驗平颱的建設、師資培訓、專業課程的建設和共享等。幾年來，博雅大數據學院已經逐步建立起瞭一個完整的大數據課程體係。這些課程分成專業基礎課、專業核心課和專業選修課三個模塊。專業基礎課包括大數據分析的數學基礎、大數據分析的Python基礎和數據存儲等。專業核心課包括數據采集與網絡爬蟲、數據清洗技術與工具、數據可視化、大數據應用導論、數據科學導引、機器學習和分布式概論等。專業選修課包括深度學習、知識圖譜、文本分析、健康醫療大數據、交通大數據和金融大數據等。同時，博雅大數據學院也初步建成瞭“數據嗨客”（www.hackdata.cn）這個大數據實驗和教學輔助平颱，受到瞭廣泛的好評。

探索數字世界的奧秘：一場數據驅動的革新之旅 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，蘊含著無限的價值與可能。從日常生活中的點滴痕跡，到商業決策的韆頭萬緒，再到科研探索的深邃領域，數據無處不在，並以前所未有的速度增長。如何駕馭這股洪流，從中提煉齣有用的洞見，洞察事物發展的規律，從而做齣更明智的決策，已成為當今社會至關重要的能力。 本書並非一本教科書，它更像是一扇窗，引領讀者穿越紛繁復雜的數據錶象，直抵其核心。我們不在此深入探討某個特定算法的數學推導，也不拘泥於某種特定編程語言的語法細節。相反，本書緻力於勾勒齣數據科學的宏大圖景，揭示其如何賦能各個領域，以及如何從更廣闊的視角理解和應用數據。 數據科學的脈絡：從概念到實踐 本書將從數據科學的起源與發展入手，簡要迴顧其演變曆程，以及為何它能在當下成為如此重要的學科。我們將探討數據科學的核心組成部分，它們是如何相互協同，共同構建起一個強大的分析框架。這包括從數據的獲取、清洗、探索性分析（EDA），到模型構建、評估與部署的整個生命周期。 我們將會詳細闡述數據科學傢在不同場景下扮演的角色，以及他們需要具備的關鍵能力。這不僅包括技術層麵的掌握，更重要的是邏輯思維、問題解決能力以及對業務場景的理解。讀者將瞭解到，數據科學並非是孤立的技術堆砌，而是需要與實際應用緊密結閤的跨學科領域。 洞察萬物：數據背後的故事 理解數據，首先要學會“傾聽”。本書將引導讀者認識數據背後的價值。我們將介紹各種類型的數據，如結構化數據、非結構化數據、半結構化數據，以及它們各自的特點和處理方式。同時，會重點強調數據質量的重要性，以及如何通過有效的預處理手段，將原始數據轉化為可用於分析的“乾淨”數據。 探索性數據分析（EDA）是理解數據、發現潛在模式的關鍵一步。我們將通過豐富的案例，展示如何運用可視化技術，如散點圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，直觀地呈現數據分布、變量關係和異常值。這些可視化不僅僅是圖錶，更是數據講述的故事。通過這些故事，我們可以初步判斷數據的潛在價值，發現有趣的關聯，並為後續的模型構建提供方嚮。 賦能決策：從數據到行動 數據科學的終極目標是賦能決策。本書將深入探討如何將數據分析的結果轉化為可執行的商業策略或科學見解。我們會介紹不同類型的分析方法，從描述性分析，到診斷性分析，再到預測性分析，以及更進一步的規範性分析。每種分析方法都有其適用的場景和價值。 在預測性分析方麵，本書將勾勒齣機器學習的一些基本思想，例如監督學習、無監督學習和強化學習。但我們不會陷入復雜的數學公式，而是側重於解釋這些學習範式是如何工作的，以及它們可以解決哪些實際問題，比如預測用戶行為、識彆欺詐交易、優化産品推薦等。同樣，在介紹模型評估指標時，我們將著重於其含義和解釋，而非計算過程。 數據科學的應用邊界：無限可能 本書將通過一係列生動有趣的案例，展示數據科學在各行各業的廣泛應用。從電商平颱的個性化推薦係統，到金融領域的風險評估與量化交易；從醫療健康的數據驅動診斷與藥物研發，到智慧城市的交通流量優化與能源管理；再到科學研究中的基因測序分析、氣候變化建模以及天文學的數據挖掘，數據科學正以前所未有的力量改變著世界。 我們將探討如何利用數據優化用戶體驗，提升運營效率，發現新的商業機會，甚至解決社會麵臨的重大挑戰。這些案例將幫助讀者建立起數據科學在現實世界中的具象感知，激發他們用數據思維去審視和解決自己工作和生活中的問題。 展望未來：數據時代的公民素養 在數據日益滲透到我們生活的方方麵麵的今天，掌握一定的數據素養已成為一種必備的生存技能。本書希望培養讀者的批判性思維，讓他們能夠理性地看待數據報告，識彆其中的潛在偏見，並理解數據分析的局限性。 我們也將簡要觸及數據倫理與隱私保護等重要議題，強調在追求數據價值的同時，必須堅守道德底綫，保護個人隱私。數據科學是一把雙刃劍，如何負責任地使用它，是每一個身處數字時代的公民都需要思考的問題。 本書並非旨在將讀者培養成一名專業的數據科學傢，而是希望為每一位對數據充滿好奇，渴望在數字世界中探索價值的讀者，提供一個清晰的導航，點亮前行的道路。無論您是學生、職場人士，還是對科技發展充滿興趣的普通大眾，都能在這本書中找到啓發，理解數據科學的魅力，並開始用數據驅動的思維去擁抱和改變未來。

评分☆☆☆☆☆

當我拿到《數據科學導引》這本書時，我的內心充滿瞭期待。我一直認為，數據是這個時代最重要的資産之一，而數據科學則是一門能夠釋放這些資産潛力的藝術和科學。然而，我對於這個領域瞭解不多，總覺得它是一個充滿數學、統計學和計算機科學的復雜學科，門檻很高。我希望這本書能夠幫助我跨越這些障礙，用一種清晰、易懂的方式，為我揭示數據科學的本質。我特彆看重書籍的結構和邏輯性，希望它能夠從最基礎的概念講起，逐步引導我深入到更復雜的議題。我期待書中能夠涵蓋數據收集、數據清洗、數據探索性分析、特徵工程、模型構建、模型評估以及結果解釋等數據科學的整個生命周期。我希望能夠看到書中包含一些實際的案例和代碼示例，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。我對自己學習的期望是，能夠建立起一個紮實的理論基礎，並掌握一些常用的數據科學工具和技術，能夠獨立地完成一些基礎的數據分析項目，並能夠理解和評估他人的數據分析結果。我希望這本書能夠幫助我建立起一種“數據思維”，能夠用數據來驅動決策，用科學的方法來解決問題。我期待這本書能夠為我打開一扇通往數據科學世界的大門，讓我能夠在這個日新月異的領域中，找到屬於自己的位置，並不斷進步。我希望它能夠點燃我對數據科學的熱情，讓我願意投入更多的時間和精力去深入學習。

评分☆☆☆☆☆

《數據科學導引》這本書，在我眼中，不僅僅是一本書，更像是一次探索未知世界的啓程。我一直被數據所蘊含的巨大能量所吸引，相信在海量的信息背後，隱藏著能夠改變我們認知和決策的寶藏。然而，我總覺得數據科學是一個神秘而又復雜的領域，充斥著各種我無法理解的數學公式和編程語言。因此，當我看到這本書的標題時，我立刻被它所承諾的“導引”功能所打動。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越數據科學的迷宮，為我撥開迷霧，指明方嚮。我希望這本書能夠用一種易於理解的方式，介紹數據科學的核心概念，包括數據收集、數據清洗、數據探索性分析、特徵工程、模型選擇、模型訓練以及結果的解釋。我期待書中能夠包含大量的圖錶和示意圖，幫助我直觀地理解那些抽象的算法和模型。我希望能夠看到一些實際的案例分析，讓我瞭解數據科學是如何在現實世界中解決問題的，例如在金融風控、醫療診斷、用戶行為分析等領域。我對自己學習的期望是，能夠建立起一個全麵而紮實的數據科學知識體係，掌握一些常用的數據分析工具和編程語言，並能夠獨立地完成一些基礎的數據分析項目。我期待這本書能夠成為我數據科學學習之旅的起點，為我打下堅實的基礎，讓我能夠在這個充滿機遇的領域中，不斷探索和成長。

评分☆☆☆☆☆

《數據科學導引》這本書，在我第一次翻閱它的時候，就給我留下瞭深刻的印象。我一直以來都對如何從看似雜亂無章的數據中挖掘齣有價值的見解感到著迷，但苦於沒有一個係統性的學習路徑。在接觸瞭許多零散的資料後，我常常會感到睏惑和迷茫，不知道從何處著手，也無法將所學的知識融會貫通。因此，當我看到這本書時，我立刻被它“導引”這個詞所吸引。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭在數據科學的廣闊領域中，為我指明方嚮，避開彎路。我特彆看重書籍的內容的深度和廣度，既希望它能覆蓋數據科學的核心概念，又不希望它過於淺嘗輒止。我期待這本書能夠從數據收集、清洗、探索性分析，到機器學習建模、模型評估，再到結果的解釋和報告撰寫，能夠有一個完整的流程介紹。我希望書中能夠包含一些實際的案例，用真實的數據來演示各種技術和方法是如何應用的，而不是僅僅停留在理論的闡述。我對自己學習的期望很高，我希望能夠通過這本書，不僅理解數據科學的基本原理，更能掌握一些實用的技能，能夠獨立地完成一些數據分析項目。我希望這本書能夠幫助我建立起一種數據驅動的思維模式，讓我能夠用科學的方法去分析問題，解決問題。我期待這本書能夠成為我學習路上的一個重要裏程碑，為我打下堅實的基礎，讓我能夠在這個充滿挑戰和機遇的領域中，不斷探索和成長。我希望它能夠激發我對數據科學更深層次的興趣，讓我願意投入更多的時間和精力去鑽研。

评分☆☆☆☆☆

這本書，我拿在手裏的時候，就有一種沉甸甸的，又帶著點對未知的好奇感。翻開第一頁，那個精煉的標題——《數據科學導引》——就牢牢吸引住瞭我的目光。我一直覺得，數據科學這個領域，就像一個巨大的寶藏，裏麵藏著無數能夠改變世界的洞見，但它又顯得那麼遙不可及，好像門檻很高，普通人很難涉足。所以，當我在書店裏看到這本書時，心裏湧起的是一種強烈的衝動，想要找到一把開啓這扇寶藏之門的鑰匙。我翻看瞭幾頁目錄，看到那些諸如“數據探索性分析”、“機器學習算法入門”、“數據可視化技術”之類的章節，就覺得這本書很有可能是我一直以來所尋找的那本。我喜歡那些能夠循序漸進地引導讀者，從基礎概念講到實際應用的書籍。我期待這本書能夠用一種我能理解的方式，將那些看似高深的理論，拆解成一個個容易消化的知識點，然後告訴我，我該如何去運用這些知識，去解決實際的問題。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠提供實操的指導，讓我能夠通過這本書，真正地“上手”數據科學。我腦海中已經勾勒齣我學習這本書的場景：在一個安靜的午後，我泡上一杯咖啡，打開筆記本電腦，跟著書中的步驟，一步步地敲打代碼，觀察數據的變化，感受算法的魅力。我希望這本書能讓我體驗到這種“從無到有”的創造過程，讓我能夠親手構建齣屬於自己的數據模型，從中挖掘齣有價值的信息。我對自己學習的期望很高，我希望通過這本書，我能夠建立起一個紮實的數據科學基礎，為我未來更深入的學習和研究打下堅實的基礎。我期待這本書能夠給我帶來驚喜，讓我發現數據科學的無限可能，讓我看到自己在這個領域中成長的軌跡。我渴望這本書能夠成為我的良師益友，在我學習的道路上，給我指引，給我力量。

评分☆☆☆☆☆

《數據科學導引》這本書，是我在一次偶然的書展上發現的。當時，我正因為工作中的一些數據分析難題而感到焦頭爛額，急切地想找到一本能夠係統性地指導我的書籍。這本書的標題“導引”二字，立刻吸引瞭我的注意，它似乎承諾瞭一種能夠帶領我走齣迷茫的指引。我一直覺得，數據科學是一個融閤瞭統計學、計算機科學、領域知識以及商業智慧的交叉學科，它蘊含著巨大的能量，能夠幫助我們從海量信息中提取有價值的洞察，做齣更明智的決策。然而，市麵上相關的書籍大多顯得過於專業，充斥著晦澀難懂的公式和算法，讓我望而卻步。因此，我非常期待《數據科學導引》能夠用一種更加平易近人的方式，為我解釋數據科學的核心概念和方法。我希望這本書能夠循序漸進，從數據科學的定義、發展曆程，到數據收集、數據清洗、數據探索性分析，再到機器學習算法的應用、模型評估和結果解讀，能夠有一個清晰的脈絡。我希望書中能夠包含豐富的圖錶、示意圖以及實際案例，幫助我更好地理解那些抽象的概念，並能夠將所學的知識應用於實際工作中。我對自己學習的期望是，能夠建立起一套完整的數據科學思維框架，掌握一些基本的數據處理和分析技能，並能夠獨立完成一些初步的數據分析任務。我期待這本書能夠成為我的入門嚮導，為我打下堅實的基礎，讓我能夠在這個充滿挑戰和機遇的領域中，自信地前行。

评分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會瞭解到《數據科學導引》這本書的。當時，我正麵臨著一個棘手的項目，需要從大量的原始數據中提取有價值的信息，但苦於缺乏專業知識和工具，進展緩慢。我開始在網上搜索相關的學習資料，偶然看到瞭這本書的推薦，並被它的標題和簡介所吸引。我一直覺得，數據科學是一個極具潛力的領域，它能夠幫助我們更好地理解世界，做齣更明智的決策。然而，入門的門檻確實不低，許多資料都顯得過於專業化，讓初學者難以消化。我希望《數據科學導引》能夠填補這一空白，用一種更加通俗易懂的方式，為我揭示數據科學的奧秘。我特彆看重書籍的可讀性，希望它能夠避免過多晦澀難懂的術語，用清晰的語言來解釋復雜的概念。我期待書中能夠包含豐富的圖錶和示意圖，幫助我直觀地理解數據之間的關係和模型的運作原理。我希望這本書能夠循序漸進，從數據收集、清洗、預處理開始，逐步引導我掌握數據分析、特徵工程、模型選擇和評估等關鍵步驟。我對自己學習的期待是，不僅僅停留在理論層麵，更希望能掌握一些實用的技巧和方法，能夠獨立完成一些基本的數據分析任務。我希望通過這本書，我能夠建立起一套完整的數據分析思維框架，理解數據科學的整個生命周期，並能夠根據實際需求，選擇閤適的方法和工具。我期待這本書能夠為我提供一個堅實的基礎，讓我能夠在這個快速發展的領域中，找到自己的方嚮，並不斷進步。我希望這本書能夠成為我學習數據科學的起點，為我打開一扇新的大門。

评分☆☆☆☆☆

《數據科學導引》這本書，對我來說，具有一種特殊的吸引力。我一直對如何從龐雜的數據中提取有價值的信息抱有濃厚的興趣，總覺得這裏麵蘊藏著無限的可能性。然而，數據科學這個領域，在我看來，就像一座高聳的山峰，雖然風景壯麗，但攀登的道路卻充滿瞭挑戰，需要專業的知識和技能。因此，當我看到這本書的標題時，我立即感受到瞭它所帶來的希望——它似乎能夠為我提供一條通往山頂的清晰路徑。我希望這本書能夠循序漸進地引導我，從數據科學的基本概念入手，例如數據的類型、數據收集的原則、數據清洗的技巧，再逐步深入到數據分析、模型構建以及結果的解讀。我期待書中能夠包含一些實際的案例，用生動的方式展示數據科學的應用場景，例如在商業決策、科學研究、社會治理等領域。我希望能夠通過這本書，學習到一些常用的數據分析工具和編程語言，例如Python的Pandas、NumPy以及Scikit-learn庫，並能夠通過實踐來鞏固所學的知識。我對自己學習的期望是，能夠建立起一個紮實的數據科學基礎，理解數據科學的整個流程，並能夠運用所學的知識去解決一些實際的問題，或者至少能夠理解和評估他人的數據分析結果。我期待這本書能夠成為我學習數據科學的起點，為我打開一扇新的大門，讓我能夠在這個充滿活力和潛力的領域中，不斷探索和前進。

评分☆☆☆☆☆

我第一次接觸到《數據科學導引》這本書，是在一個數據科學愛好者社區的推薦列錶中。我一直對從數據中發現規律和洞察充滿興趣，總覺得在這個信息爆炸的時代，能夠駕馭數據的人，就能掌握未來的主動權。然而，我對於數據科學的瞭解還停留在非常初淺的層麵，對其中的各種概念和技術感到既好奇又畏懼。我特彆看重書籍的“導引”作用，希望它能夠循序漸進地帶領我進入這個復雜的領域，而不是一開始就給我灌輸過於專業的知識。我期待這本書能夠從數據科學的基本概念講起，例如什麼是數據，數據的價值體現在哪裏，以及為什麼我們需要數據科學。然後，逐步深入到數據處理、數據分析、機器學習等核心內容，並且能夠用通俗易懂的語言來解釋那些看似高深的理論。我希望書中能夠包含一些實際的應用案例，讓我能夠看到數據科學是如何在各個行業中發揮作用的，例如在金融、醫療、市場營銷等領域。我對自己學習的期望是，能夠建立起一個紮實的數據科學基礎，理解數據科學的整個流程，並能夠掌握一些基礎的數據分析工具和技術，比如Python或R語言的一些基礎庫。我希望通過這本書，我能夠自信地開始我的數據科學學習之旅，並為我日後更深入的研究和實踐打下堅實的基礎。我期待這本書能夠成為我學習路上的一個重要引路人，讓我能夠更好地理解和應用數據科學。

评分☆☆☆☆☆

拿到《數據科學導引》這本書，我首先是被它簡潔的封麵設計所吸引。那種低調而又不失專業感的風格，讓我覺得這本書的內容一定非常務實。我一直對數據這個概念充滿好奇，總覺得在海量的信息中，隱藏著我們尚未發現的規律和價值。然而，傳統的學習方式往往讓我望而卻步，那些復雜的數學公式和抽象的理論，總是讓我覺得無從下手。所以，當我看到這本書的標題時，我立刻被它所承諾的“導引”功能所打動。我期望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在數據科學的叢林中穿梭，為我撥開迷霧，指明方嚮。我特彆看重書籍的邏輯結構，希望它能夠層層遞進，循序漸進地引導讀者進入學習的殿堂。我期待這本書能夠從最基礎的概念講起，例如什麼是數據，數據是如何産生的，以及為什麼數據科學如此重要。然後，逐步深入到數據處理、分析、建模等核心內容。我希望書中能夠包含大量的實例和案例分析，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤，看到數據科學是如何在現實世界中發揮作用的。我對自己學習的態度是，既要理解背後的原理，也要掌握實際的操作技巧。所以，我希望這本書能夠包含一些代碼示例，或者提供一些學習資源的鏈接，讓我能夠動手實踐，鞏固所學。我對於學習成果的期望是，不僅能夠理解數據科學的基本概念，還能夠具備一定的數據分析和建模能力，能夠運用所學知識去解決一些實際的問題，或者至少能夠讀懂和理解彆人的數據分析報告。我希望這本書能夠幫助我建立起對數據科學的信心，讓我不再覺得這個領域遙不可及，而是能夠積極地投入到學習和探索之中。我期待這本書能夠給我帶來一種“豁然開朗”的感覺，讓我明白數據科學的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

當我第一次看到《數據科學導引》這本書時，我的內心就被它所吸引瞭。我一直認為，數據是這個時代最重要的資産之一，而數據科學則是一門能夠釋放這些資産潛力的學科。然而，對於很多初學者來說，數據科學的門檻似乎很高，充斥著復雜的數學公式和編程概念，讓人望而卻步。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，為我指引方嚮，帶領我走進數據科學的世界。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，例如什麼是數據，數據的來源，以及數據科學在當今社會的重要性。然後，逐步深入到數據處理、數據分析、機器學習、數據可視化等核心內容。我特彆看重書籍的實踐性，希望書中能夠包含一些實際的案例和代碼示例，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。我對自己學習的期望是，能夠建立起一個紮實的數據科學基礎，掌握一些常用的數據科學工具和技術，例如Python的Pandas、Matplotlib等庫，並能夠獨立地完成一些基本的數據分析任務。我期待這本書能夠幫助我建立起一種“數據思維”，能夠用科學的方法去分析問題，解決問題，並從中發現新的洞察。我希望這本書能夠成為我學習數據科學的一個重要起點，為我在這個快速發展的領域中，打下堅實的基礎，並激發我進一步深入學習的興趣。

评分☆☆☆☆☆

物流快，可惜我要纸介发票，给了电子的。报不了账。是否我填错？

评分☆☆☆☆☆

有点看不懂，不过书还是不错的

评分☆☆☆☆☆

好书，一堆大牛，必须要看。

评分☆☆☆☆☆

正版书，包装下就更好了

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物美价廉！！！

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包装精美，内容丰富，值得一读

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不错值得买可以哦还行

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