- 书名: 数据科学入门
- 原作名: Data Science from Scratch
- 豆瓣评分: 7.0分(64人评价)
- 标签: 数据分析,数据科学,机器学习,Python,数据挖掘,计算机科学,计算机,CS,数据科学入门,免费,程序员书籍,编程,pdf,电子书
- ![数据科学入门](https://img1.doubanio.com/view/subject/s/public/s28491488.jpg)
### 内容简介
- 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
- 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
- 通过阅读本书,你可以:
- 学到一堂Python速成课;
- 学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;
- 掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;
- 深入理解机器学习的基础;
- 运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;
- 探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
### 作者简介
- Joel Grus
- 是Google的一位软件工程师,曾于数家创业公司担任数据科学家。目前住在西雅图,专注于数据科学工作并乐此不疲。偶尔在joelgrus.com发表博客,长期活跃于Twitter @joelgrus。
### 下载地址
- https://590m.com/file/18765121-476830884