数据科学入门pdf电子书

数据科学入门中文版怎么样?最新电子版pdf下载

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。

第1章　导论　　1
第2章　Python速成　　13
第3章　可视化数据　　34
第4章　线性代数　　45
第5章　统计学　　53
第6章　概率　　64
第7章　假设与推断　　75
第8章　梯度下降　　86
第9章　获取数据　　94
第10章　数据工作　　112
第11章　机器学习　　130
第12章　k近邻法　　139
第13章　朴素贝叶斯算法　　152
第14章　简单线性回归　　159
第15章　多重回归分析　　164
第16章　逻辑回归　　173
第17章　决策树　　185
第18章　神经网络　　196
第19章　聚类分析　　208
第20章　自然语言处理　　222
第21章　网络分析　　237
第22章　推荐系统　　249
第23章　数据库与SQL　　257
第24章　MapReduce　　270
第25章　数据科学前瞻　　278
 

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