书籍介绍
在数字化时代，数据无处不在，而如何从海量信息中提取有价值的知识成为了关键挑战。《Python数据科学入门》正是这样一本旨在帮助初学者掌握数据科学技能的书籍。它不仅介绍了Python编程语言的基础知识和常用库的功能，还通过实际案例展示了如何应用这些工具来解决现实世界中的问题。无论是清洗脏数据、构建预测模型还是进行网络分析，本书都能为读者提供实用的方法和技术。
作者简介
德米特里·齐诺维耶夫是萨福克大学的计算机科学教授，自2001年起在该校任教。他的研究兴趣涵盖计算机模拟、网络科学、社交网络分析和数字人文等领域。齐诺维耶夫教授毕业于莫斯科国立大学，获得物理学硕士学位，并在纽约州立大学石溪分校获得计算机科学博士学位。
推荐理由
《Python数据科学入门》是一本全面介绍数据分析流程的书籍，从基础的数据清洗到高级的机器学习模型构建，书中涵盖了数据科学家所需的各种技能。通过使用Python及其强大的库如Numpy、Pandas和Matplotlib等，读者可以学会如何高效地处理和分析数据，并进行可视化展示。此外，本书还深入探讨了概率与统计的基础知识以及网络数据分析的方法，为读者提供了全面的数据科学学习路径。
适合哪些人读
对数据分析感兴趣的新手
希望掌握Python及其相关库的初学者
需要提升数据处理和可视化能力的数据分析师
想要了解机器学习基础并应用于实际项目的研究人员和工程师。
希望掌握Python及其相关库的初学者
需要提升数据处理和可视化能力的数据分析师
想要了解机器学习基础并应用于实际项目的研究人员和工程师。
书籍脑图
目录
用户评论
就是一本python数据科学的知识目录索引，点到即止，没有任何哪怕一点点的深入。如果是零基础想为学习python数据科学建立一个知识地图，然后按图索骥，深入学习数据科学的知识，倒是可以看看。但是于我来说这本书基本没有获取到什么价值。
水，水到不行，后悔买了
Data Science Essentials in Python 适合入门
概述，适合想大致了解的翻下。
如本书书名所示，这是一本数据科学入门书，涉足领域甚广，Python基础、数据库、Pandas、NetworkX、可视化、机器学习，都单列了一章来介绍。但也只是介绍而已，缺少一条主线来循序渐进的讲解，更多的是挑了一些点来举例子，有点零碎。
对新手来说，跳跃太多，不够友好；对于已入门者来说，也不够格当手册，因为内容太单薄了。
内容跳来跳去，很不连续
书籍解析
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