1、数据科学与Python：从基础到实践

数据科学与Python：从基础到实践

1. 数据科学是什么

数据科学的定义很难明确，尽管它已无处不在。一些批评者认为这是多余的标签，毕竟所有科学都涉及数据；也有人觉得它只是用于美化简历、吸引招聘者的流行词。

但实际上，数据科学是跨学科技能的集合，在工业和学术的许多应用中变得越来越重要。Drew Conway的数据科学维恩图很好地诠释了这一点，数据科学由三个不同但相互重叠的领域组成：
- 统计学家的技能：能够对不断增大的数据集进行建模和总结。
- 计算机科学家的技能：可以设计和使用算法，高效地存储、处理和可视化数据。
- 领域专业知识：用于提出正确的问题，并将答案置于具体情境中。

我们应将数据科学视为一套可应用于当前专业领域的新技能，无论是报告选举结果、预测股票收益、优化在线广告点击，还是在其他领域处理数据，掌握数据科学都能帮助我们提出并回答新问题。

2. 适合人群

常有人问如何学习Python，提问者通常是有技术头脑的学生、开发者或研究人员，他们有编写代码和使用计算工具的基础，想将Python作为数据密集型和计算科学的工具。但网上缺乏系统的学习资料，这促使了相关内容的产生。

这里不适合Python初学者，假定读者已熟悉Python语言，包括定义函数、赋值变量、调用对象方法、控制程序流程等基本操作。其目的是帮助Python用户学习使用Python的数据科学库，如IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等，以有效地存储、操作数据并获取洞察。

3. 为何选择Python

过去几十年，Python已成为科