书籍介绍
随着大数据时代的到来，数据科学和机器学习已经成为当今科技领域的前沿方向。《Python数据科学与机器学习》这本书，以其系统性和实用性，为广大读者打开了一扇通往数据科学和机器学习世界的大门。它不仅教授了必要的理论知识，还提供了大量的实践案例，使读者能够快速掌握相关技能。
作者简介
Frank Kane，Sundog Software公司创始人，拥有丰富行业经验。曾在Amazon和IMDb工作近9年，涉足分布式计算、数据挖掘和机器学习等领域，取得了17项专利。他对技术创新充满热情，致力于推动行业进步。
推荐理由
《Python数据科学与机器学习》是一本全面而深入的指南，旨在帮助读者掌握Python在数据科学和机器学习领域的应用。书中详细介绍了Python工作环境搭建、数据结构、统计与概率概念、Matplotlib绘图、预测模型、机器学习、推荐系统、数据挖掘和大数据处理等多个方面，为读者提供了一个从入门到进阶的完整学习路径。
适合哪些人读
- 对数据科学和机器学习感兴趣的初学者
- 希望将Python应用于实际数据分析和机器学习项目的工程师
- 数据分析师和研究人员，寻求提升数据处理和分析能力
- 任何想要了解并掌握Python在数据科学和机器学习领域应用的学习者
书籍脑图
目录
第 1 章 入门 1
1.1 安装Enthought Canopy 1
1.2 使用并理解IPython/Jupyter Notebook 6
1.3 Python基础——第 一部分 9
1.4 理解Python代码 11
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用户评论
非常不错的一本入门书
可以让你很快提起兴趣
没有复杂的数学推导
看理论还是去看吴恩达或者花书
学用Python调包战士，这本书做启蒙非常不错
等Python入门后就看Python数据科学//来了来了//总体来说阅读体验很好，就是python代码解释得偏少
书籍解析
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