《Python数据科学指南》是一本引领您迈入Python数据分析世界的璀璨宝典。此书不仅全面阐述了Python在数据科学领域的多元化应用，更精心汇编了超过60项实战技巧与窍门，助力读者全方位解锁Python的数据科学潜能。无论您是编程新手还是具有一定编程底蕴的开发者，这部著作都能为您带来新知与实践的双重滋养，深化您在Python数据处理、图形可视化直至机器学习与深度学习等各个层面的理解与技能。

推荐理由

本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。
阅读本书，你将学会：
■ 揭示数据科学算法的完整范畴；
■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；
■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；
■ 进一步理解集成方法的潜在含义及实施；
■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；
■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、森林、旋转森林等。

本书特色：

■ 内容明确且易于跟学；
■ 甄选重要的任务与问题；
■ 精心组织编排内容，有效解决问题；
■ 清晰易懂的讲解方式；
■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题中。

目录

• 第1章 Python在数据科学中的应用 1
• 第2章　Python环境　55
• 第3章　数据分析——探索与争鸣　83
• 第4章　数据分析——深入理解　146
• 第5章　数据挖掘——海底捞针　177
• 第6章　机器学习1　217
• 第7章　机器学习2　253
• 第8章　集成方法　296
• 第9章　生长树　331
• 第10章　大规模机器学习——在线学习　359