数亦有道：Python数据科学指南pdf百度网盘下载地址?
本书结合数据科学的具体应用场景，由浅入深、循序渐进地引导读者入门数据科学，覆盖了数据获取、数据预处理、数据分析等方面的内容，共 10 章。本书先是概括性地介绍各章的主要内容，然后通过一个个生动的案例讲解数据获取、数据预处理、自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的应用，结尾通过答疑部分为读者提供进一步学习的方向和方法的建议。本书各章的案例均基于具体应用场景，以简单、清晰的方式对数据科学相关的技术原理和实际操作进行讲解。作者简介：
王树义 天津师范大学副教授，南开大学博士。研究方向为社交媒体信息分析，基于机器学习的自然语言处理，用户隐私保护，计算社会科学。发表了 20 余篇学术论文，担任多个国际期刊审稿人。 在简书、玉树芝兰公众平台、知乎等平台高质量分享计算机、写作、效率工具等相关内容，粉丝累计近 20 万。 翟羽佳 天津师范大学副教授，数据科学系系主任，南开大学与美国印第安纳大学联合培养博士，武汉大学信息管理学院博士后。2018 年度天津市“131”创新型人才培养工程第三层次人选、2020 年天津市高校“青年后备人才支持计划”人选。长期致力于知识扩散、文本挖掘、网络社会治理以及数据驱动的知识发现等方向的研究。累计发表高水平论文 30 余篇，长期担任多个国际期刊的审稿人。
目录：
第 1 章 入门导读
1．1 环境设置
1．2 探索分析
1．3 数据获取
1．4 数据预处理
1．5 自然语言处理
1．6 机器学习
1．7 深度学习
1．8 机器学习进阶
1．9 答疑时间
第 2 章 环境设置
2．1 Python运行环境Anaconda的安装
2．2 在线运行Python代码
2．3 复制运行环境
第 3 章 探索分析
3．1 词云制作
3．2 中文分词
3．3 用Pandas存取和交换数据
3．4 可视化《三国演义》人名与兵器出现频率
3．5 用R语言快速探索数据集
3．6 快速了解科研领域
第 4 章 数据获取
4．1 获取开放数据
4．2 利用API收集与分析网络数据
4．3 Python抓取数据
第 5 章 数据预处理
5．1 使用正则表达式抽取文本结构化数据
5．2 批量抽取PDF文本内容
5．3 智能批量压缩图片
5．4 安装Python软件包遇错误，怎么办？
第 6 章 自然语言处理
6．1 提取中文关键词
6．2 情感分析
6．3 评论数据情感分析的时间序列可视化
6．4 对故事情节做情绪分析
6．5 spaCy与词嵌入
第 7 章 机器学习
7．1 机器学习做决策支持
7．2 中文文本情感分类模型
7．3 从海量文章中抽取主题
第 8 章 深度学习
8．1 如何锁定即将流失的客户
8．2 识别动物图像
8．3 寻找近似图像
8．4 如何理解卷积神经网络
8．5 如何理解循环神经网络
8．6 循环神经网络实现中文文本分类
8．7 循环神经网络预测严重交通拥堵
8．8 用TensorFlow神经网络分类表格数据
8．9 你的机器“不肯”学习，怎么办？
第 9 章 机器学习进阶
9．1 二元分类任务
9．2 有效沟通机器学习结果
9．3 机器学习中的训练集、验证集和测试集
第 10 章 答疑时间
10．1 Python编程遇到问题怎么办？
10．2 如何高效学Python？
10．3 如何高效学习数据科学？
10．4 数据科学入门后，该做什么？
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