书来了 | 数据科学领域风生水起的编程语言是它!

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编译自:https://www.onlinebooksreview.com/articles/best-python-data-science-books

数据科学是一个新兴的热门技术领域,它是集统计、机器学习和计算机科学等不同学科的融合,Python正逐渐成为数据科学的语言,Python正日益成为数据科学的语言。它拥有一组强大的库,如Numpy、panda、scikit-learn、Matplotlib、Ipython和Scipy,以支持在该领域的使用。


如果您正在寻找一些能够帮助您理解数据科学的基本和高级概念的书籍,那么你真是来对地方了。我收集了一些Python相关的数据科学书籍,希望对你们有帮助:



1、《利用Python进行数据分析》



这本书主要是用 pandas、SciPy 和 NumPy,用pandas做数据处理是Pycon2012上一个很热门的话题。另一个功能强大的东西是Sage,它将很多开源的软件集成到统一的 Python 接口。通过这本书你将学到:

  • 使用IPython作为主要开发环境

  • 了解基本和高级的NumPy (Numerical Python)特性

  • 使用pandas的数据分析工具

  • 使用高性能工具加载、清理、转换、合并等

  • 应用panda的group工具对数据集进行汇总

  • 解决网络分析、社会科学、金融和经济学方面的问题



2、《Data Science from Scratch》



通过本书,你将了解如何使用数据科学库、框架、模块和工具包。如果你在数学和编程方面有点弱,你也可以通过它熟悉数据科学核心的数学和统计,并掌握作为数据科学家入门所需的黑客技术。本书涵盖:

  • 线性代数、统计学和概率基础

  • 探索和收集数据

  • 机器学习基础

  • 构建模型,如k近邻和朴素贝叶斯

  • 实现线性回归和逻辑回归

  • ......



3、《Python Data Science Handbook》



本书是Python中科学计算必不可少的参考书,因为它描述了几乎所有的Python数据科学工具,包括IPython、NumPy、panda、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关工具。你将通过它学到:

  • 学会如何使用IPython和Jupyter

  • 使用NumPy有效地存储和处理数据

  • 使用Scikit-Learn实现高效、简洁的Python机器学习算法

  • 使用数据建立统计或机器学习模型

  • ......



4、《Introduction to Machine Learning with Python》



本书将教会你如何有效地将机器学习用于商业应用程序和研究项目。书中展示了使用Python和scikit-learn库创建成功的机器学习应用程序所需步骤。它主要关注使用机器学习算法的实践方面,而不是它们背后的数学。有了这本书,你将可以轻松地构建自己的机器学习解决方案。



5、《Python for Data Science For Dummies》



本书提供了对Python数据分析编程和统计的基础知识,帮助你在数据科学概念方面打下坚实的基础。在本书的帮助下,你将熟悉Python开发环境。完成本指南后,你可以操作数据、设计引人注目的可视化,并解决科学计算方面的挑战。



6、《The Data Science Handbook》



这是一本相当全面的数据科学书籍涵盖了分析、编程和掌握该学科所需的其他技能。它还描述,从数学基础到实际应用都涵盖了。



7、《Python机器学习》



本书是机器学习的畅销书籍之一,书中使用最强大的Python库来实现机器学习和深度学习,涵盖数据科学、机器学习和深度学习的关键框架的实用方法,以及改进和优化机器学习系统和算法的最佳实践



8、《Python Data Science Cookbook》



本书由简入繁教你学会数据科学,向你展示如何挖掘数据,对于每个概念,它都提供了简单而有效的Python示例,这些示例不仅向你展示如何实现这些算法,而且还将彻底阐明底层概念。通过本书,你将了解数据挖掘的概念,并对机器学习方法有了一定的认识,同时,还将学习一些可用的Python库。



9、《数据科学实战手册》



这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦,内容涵盖了基于数据科学的所有要素,包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析,以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析,令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。



10、《Python数据科学导论》



本书涵盖的主题非常广泛,介绍了数据科学方方面面的知识,每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面,为读者以后的深入学习打下基础。本书是学习数据科学知识的入门教材,在深入学习本书的实例前,需要掌握SQL、Python及HTML5的入门知识,了解统计学和机器学习相关知识。

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