📚学习R+Python，掌握数据科学利器，让你成为数据大师🚀
🎉数据科学已成为当今社会炙手可热的领域，吸引了无数技术人员、研究者以及商业领袖的关注。而在众多关于数据科学的著作中，《数据科学实战手册（R+Python）》无疑是一本引人注目的佳作。
本书结合R和Python两种强大语言，为读者提供了全面而深入的数据科学实战经验。本文将为您详细解析这本书的精髓内容，带您领略数据科学的魅力。
🌈一、书籍概述：《数据科学实战手册（R+Python）》
《数据科学实战手册（R+Python）》是由托尼·奥杰德、肖恩·派特里克·墨菲、本杰明·班福特、阿布吉特·达斯古普塔共同编写的2017年人民邮电出版社出版的书籍。这本书不仅涵盖了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，还通过具体的案例展示了R和Python在实际项目中的应用。
👍二、内容详解：实战经验与案例分析
😎1、语言优势：R与Python的完美结合
本书的最大亮点在于将R和Python两种编程语言巧妙地结合起来，充分发挥各自的优势。R在统计分析、可视化以及模型训练方面具有强大功能，而Python则在数据处理、机器学习以及Web开发等方面具有显著优势。通过二者的结合，读者能够更高效地处理数据、构建更强大的模型，并开发出具有实际应用价值的程序。
👋2、实战经验：作者亲身经历与心得分享
书中，作者不仅详细介绍了R和Python的基础知识，还结合自己多年的实际经验，分享了许多心得体会。例如，在数据处理方面，作者总结出了几种高效的数据清洗方法；在模型训练方面，作者分享了如何利用R和Python进行深度学习等前沿技术。这些经验对于读者在实际工作中少走弯路具有重要意义。
🌟3、案例分析：跨领域应用展示
本书通过大量案例分析，展示了数据科学在各个领域的应用价值。无论是金融、医疗还是教育领域，数据科学都能为其带来巨大的商业价值和发展空间。例如，在金融领域，通过大数据分析可以预测股票价格走势；在医疗领域，基于数据的智能诊断系统能够提高诊断准确率；在教育领域，数据科学可以帮助教育机构优化资源配置、提高教育质量。这些案例充分证明了数据科学的实际应用价值和跨领域能力。
🏆三、总结与评价：《数据科学实战手册（R+Python）》的独特之处与价值所在
《数据科学实战手册（R+Python）》的独特之处在于其全面而深入地介绍了数据科学的核心技术，并结合实际案例进行了详细解析。本书还强调了R和Python两种语言的融合应用，为读者提供了更广阔的发展空间。
🔥 本书主要章节内容总结如下：
1. 数据采集：这本书首先介绍了如何有效地采集数据，包括网络数据、传感器数据、数据库数据等。其中，对于使用Python进行网络爬虫的采集方法进行了详细讲解。
2. 数据处理与清洗：对于收集到的数据进行预处理和清洗是进行数据分析的关键步骤。书中提供了使用R和Python进行数据处理的实用方法，如数据筛选、缺失值处理、异常值处理等。
3. 数据分析与建模：本书深入介绍了使用R和Python进行数据分析的各种方法，如统计分析、机器学习、深度学习等。同时，通过具体案例展示了如何使用这些方法进行数据建模。
4. 数据可视化：对于数据分析师来说，可视化结果是非常关键的一步。书中提供了使用R和Python进行数据可视化的方法，如使用matplotlib、ggplot2等库进行数据可视化。
5. 数据产品搭建：本书还通过具体案例展示了如何使用R和Python构建实际的数据产品，如机器学习模型的应用、数据可视化产品的设计等。
✨《数据科学实战手册（R+Python）》是一本非常实用的数据科学书籍，不仅全面介绍了R和Python在数据科学中的应用，还通过具体的案例展示了如何将理论知识应用于实际项目中。如果你是一名对数据科学感兴趣的读者，或者是一名正在寻找能够提升自己技能的数据分析师或工程师，那么这本书绝对值得一读。推荐指数：五星。
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书籍信息
书名：数据科学实战手册
作者：TonyOjeda(托尼·奥杰德) SeanPatrickMurphy(肖恩·派特里克·莫非) BenjaminBengfort(本杰明·班福特)
评分：6.2
出版日期：2016-08-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115426758
页数：326
定价：59
内容简介
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...
书籍目录
第1章 准备你的数据科学环境 1
简介 1
理解数据科学管道 3
处理流程 3
工作原理 3
在Windows、Mac OS X、Linux上安装R 5
准备工作 5
处理流程 5
工作原理 7
参考资料 7
在R和RStudio中安装扩展包 7
准备工作 8
处理流程 8
工作原理 9
更多内容 10
参考资料 10
在Linux和Mac OS X上安装Python 10
准备工作 11
处理流程 11
工作原理 11
更多内容 11
参考资料 12
在Windows上安装Python 12
处理流程 13
工作原理 13
参考资料 14
在Mac OS X和Linux上安装Python数据分析库 14
准备工作 14
处理流程 14
工作原理 15
更多内容 16
参考资料 16
安装更多Python包 17
准备工作 17
处理流程 17
工作原理 18
更多内容 18
参考资料 18
安装和使用virtualenv 19
准备工作 19
处理流程 19
工作原理 21
更多内容 21
参考资料 22
第2章 汽车数据的可视化分析（R） 23
简介 23
获取汽车燃料效率数据 24
准备工作 24
处理流程 25
工作原理 25
为了你的第一个项目准备好R 26
准备工作 26
处理流程 26
工作原理 26
参考资料 26
将汽车燃料效率数据导入R 27
准备工作 27
处理流程 27
工作原理 28
更多内容 29
参考资料 30
探索和描述燃料效率数据 30
准备工作 30
处理流程 30
工作原理 32
更多内容 33
进一步分析汽车燃料效率数据 34
准备工作 34
处理流程 34
工作原理 43
参考资料 44
研究汽车的产量以及车型 44
准备工作 44
处理流程 44
工作原理 46
更多内容 47
参考资料 47
第3章 模拟美式橄榄球比赛数据（R） 48
简介 48
准备工作 49
获取和清洗美式橄榄球比赛数据 49
准备工作 50
处理流程 50
工作原理 53
参考资料 53
分析和理解美式橄榄球比赛数据 53
准备工作 53
处理流程 53
工作原理 61
更多内容 61
参考资料 62
构建度量攻防能力的指标 62
准备工作 62
处理流程 62
工作原理 64
参考资料 65
模拟单场由程序决定胜负的比赛 65
准备工作 65
处理流程 65
工作原理 68
模拟多场由计算决定胜负的比赛 68
准备工作 68
处理流程 69
工作原理 73
更多内容 74
第4章 建模分析股票市场数据（R） 75
简介 75
准备工作 76
获取股票市场数据 76
处理流程 77
描述数据 78
准备工作 79
工作原理 80
更多内容 81
清洗和研究数据 82
准备工作 82
处理流程 82
工作原理 87
参考资料 87
形成相对估值法 87
准备工作 87
处理流程 88
工作原理 91
分析历史价格筛选股票 92
准备工作 92
处理流程 92
工作原理 98
第5章 就业数据的可视化探索（R） 99
简介 99
分析前的准备 100
准备工作 101
处理流程 101
工作原理 102
参考资料 102
将就业数据导入R 103
准备工作 103
处理流程 103
工作原理 104
更多内容 104
参考资料 105
就业数据探究 105
准备条件 105
处理流程 105
工作原理 107
参考资料 107
获取和合并添加附加信息 107
准备工作 107
处理流程 108
工作原理 109
添加地理信息 110
准备工作 110
处理流程 110
工作原理 113
参考资料 114
获取州和县级水平的薪资和就业信息 114
准备工作 114
处理流程 114
工作原理 116
参考资料 117
可视化薪资的地理分布特性 117
准备工作 118
处理流程 118
工作原理 120
参考资料 121
探究各行业工作的地理分布情况 121
处理流程 122
工作原理 123
更多内容 124
参考资料 124
绘制地理空间的时间序列地图 124
准备工作 124
处理流程 125
工作原理 128
更多内容 128
函数性能测试和比较 128
准备工作 129
处理流程 129
工作原理 131
更多内容 132
参考资料 132
第6章 运用税务数据进行应用导向的数据分析（Python） 133
简介 133
应用导向方法简介 134
准备高收入数据集的分析 135
准备工作 135
处理流程 135
工作原理 136
导入并熟悉世界各国高收入数据集 136
准备工作 137
处理流程 137
工作原理 143
更多内容 144
参考资料 144
分析并可视化美国的高收入数据集 144
准备工作 144
处理流程 145
工作原理 151
进一步分析美国的高收入阶层 152
准备工作 152
处理流程 152
工作原理 156
用Jinja2汇报结果 157
准备工作 157
处理流程 157
工作原理 162
更多内容 162
参考资料 163
第7章 运用汽车数据进行可视化分析（Python） 164
简介 164
IPython入门 165
准备工作 165
处理流程 165
工作原理 167
参考资料 167
熟悉IPython Notebook 167
准备工作 168
处理流程 168
工作原理 170
更多内容 170
参考资料 171
准备分析汽车油耗 171
准备工作 171
处理流程 171
工作原理 173
更多内容 173
参考资料 174
用Python熟悉并描述汽车油耗数据 174
准备工作 174
处理流程 174
工作原理 177
更多内容 177
参考资料 177
用Python分析汽车油耗随时间变化趋势 177
准备工作 177
处理流程 178
工作原理 183
更多内容 184
参考资料 185
用Python调查汽车的制造商和型号 185
准备工作 185
处理流程 185
工作原理 189
参考资料 189
第8章 社交网络分析（Python） 190
简介 190
理解图和网络 191
准备用Python进行社交网络的分析工作 192
准备工作 192
处理流程 193
工作原理 193
更多内容 193
导入网络 194
准备工作 194
处理流程 194
工作原理 196
探索英雄网络的子图 196
准备工作 197
处理流程 197
工作原理 199
更多内容 199
找出强关联 200
准备工作 201
处理流程 201
工作原理 203
更多内容 204
找出关键人物 204
准备工作 205
处理流程 205
工作原理 208
更多内容 209
调查全网的特征 215
准备工作 216
处理流程 216
工作原理 217
社交网络中的聚类和发现社群 217
准备工作 217
处理流程 218
工作原理 221
更多内容 221
可视化图 222
准备工作 222
处理流程 222
工作原理 224
第9章 大规模电影推荐（Python） 225
简介 226
对偏好建模 227
处理流程 227
工作原理 228
理解数据 229
准备工作 229
处理流程 229
工作原理 231
更多内容 231
加载电影评分数据 231
准备工作 231
处理流程 232
工作原理 234
寻找高评分电影 235
准备工作 236
处理流程 236
工作原理 237
更多内容 238
参考资料 238
提升电影评分系统 238
准备工作 238
处理流程 238
工作原理 239
更多内容 240
参考资料 240
计算用户在偏好空间中的距离 240
准备工作 241
处理流程 241
工作原理 243
更多内容 243
参考资料 243
计算用户相关性 244
准备工作 244
处理流程 244
工作原理 245
更多内容 246
为特定用户寻找最好的影评人 246
准备工作 246
处理流程 246
工作原理 247
预测用户评分 249
准备工作 249
处理流程 249
工作原理 250
基于物品的协同过滤 251
准备工作 251
处理流程 252
工作原理 253
建立非负矩阵分解模型 254
处理流程 255
工作原理 255
参考资料 256
将数据集载入内存 256
准备工作 257
处理流程 257
工作原理 258
更多内容 258
导出SVD模型至硬盘 259
处理流程 259
工作原理 260
训练SVD模型 261
处理流程 261
工作原理 262
更多内容 263
测试SVD模型 264
处理流程 264
工作原理 264
更多内容 264
第10章 获取和定位Twitter数据（Python） 266
简介 266
创建Twitter应用 267
准备工作 268
处理流程 268
工作原理 271
参考资料 271
了解Twitter API v1．1 271
准备工作 272
处理流程 272
工作原理 273
更多内容 274
参考资料 275
获取粉丝和朋友信息 275
准备工作 275
处理流程 275
工作原理 277
更多内容 277
参考资料 278
提取Twitter用户档案 278
准备工作 278
处理流程 278
工作原理 279
更多内容 279
参考资料 280
避免Twitter速度限制 280
准备工作 280
处理流程 280
工作原理 281
存储JSON数据至硬盘 281
准备工作 282
处理流程 282
工作原理 282
安装MongoDB 283
准备工作 283
处理流程 283
工作原理 284
更多内容 284
参考资料 285
利用PyMongo将用户信息存入MongoDB 285
准备工作 285
处理流程 285
工作原理 286
探索用户地理信息 287
准备工作 287
处理流程 287
工作原理 289
更多内容 290
参考资料 290
利用Python绘制地理分布图 290
准备工作 290
处理流程 291
工作原理 292
更多内容 293
参考资料 294
第11章 利用NumPy和SciPy优化数值计算（Python） 295
简介 295
了解优化的步骤 297
处理流程 297
工作原理 297
更多内容 298
识别代码中常见性能瓶颈 298
处理流程 299
工作原理 299
通读代码 301
准备工作 302
处理流程 302
工作原理 302
参考资料 304
利用Unix time函数剖析Python代码 305
准备工作 305
处理流程 305
工作原理 306
参考资料 306
利用Python内建函数剖析Python代码 306
准备工作 306
处理流程 306
工作原理 307
参考资料 308
利用IPython %timeit函数剖析Python代码 308
处理流程 308
工作原理 309
利用line_profiler剖析Python代码 309
准备工作 310
处理流程 310
工作原理 311
更多内容 312
参考资料 312
摘取低处的（经过优化的）果实 312
准备工作 312
处理流程 312
工作原理 314
测试NumPy带来的性能提升 315
准备工作 315
处理流程 315
工作原理 316
更多内容 317
参考资料 317
用NumPy重写函数 317
准备工作 317
处理流程 318
工作原理 320
用NumPy优化最内层循环 322
准备工作 322
处理流程 322
工作原理 324
更多内容 325
