书籍摘要

《Learning Data Science》是由Sam Lau、Joseph Gonzalez和Deborah Nolan共同撰写的权威数据科学教材，由O’Reilly Media在2023年出版。这本书以其全面而深入的内容，得到了数据科学领域的广泛认可和好评。本书的目标是为读者提供坚实的数据科学基础，帮助他们掌握解决实际问题的技能，涵盖从数据获取、处理到建模和分析的全流程。

书籍特色

本书具有以下几大特色：

1. 注重基础：强调数据科学的基本概念和技术，而不仅仅是特定工具的使用。通过深入浅出的方式，揭示数据科学问题的核心思维方式。
2. 全流程覆盖：系统地介绍了数据科学生命周期的四个阶段：提出问题、获取数据、理解数据和理解世界。书中不仅讲解理论，还通过实际案例展示如何将理论应用于实践。
3. 实战案例驱动：通过多个案例研究，如公交车到站时间、空气质量传感器准确性、肯尼亚兽医称重模型等，展示了如何运用数据科学解决真实世界的问题。
4. 代码与实践并重：书中代码清晰易懂，且与文本紧密结合，强调通过模拟研究来深入理解数据收集、处理和建模过程。

读者对象

本书适合以下几类读者：

1. 数据科学初学者：如果你刚刚接触数据科学，这本书将为你提供一个全面而系统的入门指南，帮助你快速掌握数据科学的核心概念和技能。
2. 有一定基础的数据分析师：如果你已经具备一定的数据分析经验，但希望进一步提升自己的技能，特别是在数据建模和统计分析方面，这本书将是一个很好的进阶读物。
3. 对机器学习感兴趣的读者：书中不仅涵盖了基础的数据分析内容，还详细介绍了监督学习、模型拟合等机器学习相关知识，是学习机器学习的宝贵资源。

内容概览

全书分为六大部分，共21章，内容层次分明且逐步深入：

• 第一部分：介绍数据科学生命周期的基本概念，通过案例展示如何从提问到理解数据的全过程。
• 第二部分：深入讲解数据操作技能，如数据框（dataframes）的使用和SQL语言的基本操作。
• 第三部分：探讨数据获取与数据特点的发现，包括数据质量和数据问题的识别。
• 第四部分：研究非结构化数据的处理，如文本数据和网络数据。
• 第五部分：聚焦于如何通过数据理解世界，涵盖推断统计、模型拟合和特征工程等核心内容。
• 第六部分：以监督学习为核心，深入探讨逻辑回归和优化方法。

知识背景

为了更好地理解本书内容，作者建议读者具备以下基础知识：

1. Python编程能力：能够熟练使用Python及其常用数据结构，如列表、字典、集合等。
2. 基础数学知识：包括概率论、微积分和线性代数的基本概念。

结语

《Learning Data Science》是一本综合全面的数据科学教材，适合从初学者到有一定基础的数据分析师等不同层次的读者。通过系统的学习和实践，读者将能够掌握数据科学的全流程，并具备解决实际问题的能力。