1、Python数据科学全解析：从基础到实战

Python数据科学全解析：从基础到实战

1. 数据科学概述

数据科学是一个难以准确定义的概念。有人认为它是多余的标签，或是吸引招聘者眼球的流行语。但实际上，数据科学是跨学科技能的集合，在工业和学术界的众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数据科学的本质。它由三个相互重叠的领域组成：
- 统计学家的技能，能够对不断增长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来高效地存储、处理和可视化数据。
- 领域专业知识，即对特定学科的“经典”训练，这对于提出正确的问题并将答案置于合适的背景中至关重要。

数据科学并非是一个全新的知识领域，而是一套可以应用于现有专业领域的新技能。无论你是在报告选举结果、预测股票回报、优化在线广告点击，还是在其他任何领域处理数据，数据科学都能帮助你提出并回答新问题。

2. 适用人群

对于那些经常被问到“如何学习 Python”的技术型学生、开发者或研究人员来说，他们通常已经具备编写代码和使用计算及数值工具的强大背景。他们学习 Python 的目的是将其作为数据密集型和计算科学的工具。本书并非 Python 或编程的入门指南，而是帮助 Python 用户学习使用 Python 的数据科学栈，包括 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn 等库，以有效地存储、操作数据并从中获取洞察。

3. 选择 Python 的原因

在过去的几十年里，Python 已成为科学计算任务（包括大型数据集的分析和可视化）的一流工具。尽管 Python 本身并