👉《Python数据科学：从入门到精通的实战指南》⭕
学习笔记
在数字化时代，数据科学已成为推动各行各业发展的新引擎。🚀 你是否渴望掌握这门强大的技能，却苦于没有一本系统全面的入门指南？别担心，今天就为你揭开《Python数据科学应用从入门到精通》的神秘面纱！
一、内容概览📚
《Python数据科学应用从入门到精通》是一本全面、系统的Python数据科学学习指南。本书由张甜和杨维忠两位资深专家合著，涵盖了从基础到高级的数据科学知识，适合不同层次的读者学习和应用。
二、重点内容💥
- 数据科学应用概述：介绍数据科学在各行业中的应用及其重要性。
- Python入门基础：为零基础读者打下坚实的编程基础。
- 数据清洗：教授如何清洗和准备数据，为后续分析打下基础。
- 特征工程：深入讲解特征选择、处理和提取，提升数据价值。
- 数据可视化：使用Python工具进行数据可视化，直观展示数据特点。
- 数据挖掘与建模：详细介绍线性回归、Logistic回归等六种建模方法。
- RFM分析：一种用于客户细分的高级分析方法。
三、金句分享👍
- “数据是新时代的石油。” —— 感受数据在现代社会的核心地位。
- “掌握Python，就是掌握了数据科学的钥匙。” —— 强调Python在数据科学中的重要性。
- “数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。” —— 突出数据清洗的重要性。
- “特征工程是数据科学中的艺术。” —— 描述特征工程的创造性。
- “数据可视化让数据会说话。” —— 体现数据可视化的直观性。
- “建模是数据科学的灵魂。” —— 强调建模在数据分析中的核心作用。
四、心得体会🌈
读完这本书，我有几个深刻的体会：
- Python不仅是一门编程语言，更是打开数据科学大门的钥匙！
- 数据清洗真的很重要，干净的数据是分析成功的一半。
- 特征工程让我意识到数据的潜力可以被无限放大。
- 数据可视化让我对数据的理解更加直观和深刻。
- 学习了多种数据挖掘与建模方法，感觉自己的分析能力大大提升。
- RFM分析让我对客户细分有了全新的认识。
- 这本书的内容非常全面，从入门到精通，一步步引导我深入数据科学的世界。
五、编程面试题🚀
- 如何使用Python进行数据清洗？
- 答题思路：首先介绍数据清洗的重要性，然后举例说明使用Pandas库进行数据清洗的基本步骤和技巧。
- 如何使用Python进行数据可视化？
- 答题思路：介绍数据可视化的目的，然后展示使用Matplotlib或Seaborn库创建图表的方法。
六、同类书籍介绍💕
- 《Python数据分析实战》：这本书通过实战案例教授数据分析技巧，适合希望快速上手的读者。
- 《数据科学导论》：为初学者提供了数据科学的全面视角，内容丰富，适合作为入门教材。
- 《Python机器学习》：深入讲解机器学习算法及其在Python中的实现，适合有一定基础的读者进一步学习。
这本书不仅适合作为专业教材或参考书，也适合作为职场人士提升数据处理与分析挖掘能力的工具书。如果你对数据科学充满热情，那么这本书绝对值得一读！📚🚀
书籍信息
书名: Python数据科学应用从入门到精通
作者: 张甜/杨维忠
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2023-11
页数: 484
定价: 129.00
装帧: 平装
ISBN: 9787302646853
内容简介
随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“数据科学应用”有机结合，为数字化人才的培养助力。
全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包括特征选择、特征处理和特征提取；第7章数据可视化应用；第8~13章介绍6种数据挖掘与建模的方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。
《Python数据科学应用从入门到精通》既适合作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python数据科学应用的专业教材或参考书，也适合作为企事业单位数字化人才培养的教科书与工具书。此外，还可以作为职场人士提升数据处理与分析挖掘能力，提高工作效能和绩效水平的自学Python数据科学应用的工具书。
作者简介
张甜，山东大学博士生，拥有7年商业银行工作经历和8年学术研究经历。精通Python、R、Stata、SPSS等多种统计分析软件，精通高级计量经济学、机器学习。在《财贸经济》等顶级期刊发表多篇著作，著有多本畅销书，深受读者欢迎。
杨维忠，山东大学西方经济学硕士，CPA，目前就职于某全国性股份制商业银行总行，担任总行数据分析与机器学习内训师。精通Python、Stata、SPSS、Eviews、Excel等多种统计分析软件，具有深厚的学术研究功底、丰富的实践操作经历和授课经验，尤其擅长将各种统计分析方法与机器学习算法应用到工作中，著有多本畅销数据分析教材，深受读者欢迎。
