数据科学入门

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”。《数据科学入门》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。