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。
文件下载 | 文件名称：数据科学入门 | 文件大小：3.4MB |
| 下载声明：本站所有资源均来自网络，如有【版权】或【链接失效】等问题，请留言告知！ | ||
| 下载地址：百度网盘 | ||
下载地址已隐藏，输入验证码即可查看！(建议使用Chrome内核的浏览器)请关注本站微信公众号，回复“验证码”，获取验证码。在微信里搜索“李畅随笔”或者“lichangsuibi”或者微信扫描右侧二维码都可以关注本站微信公众号。【验证码不定期更换】
