作品总结
《Python 数据科学：初学者终极手册》
《Python 数据科学：初学者终极手册》，介绍如何探索用于数值数据的 NumPy、用于数据分析的 Pandas、用于机器学习和业务的 IPython、Scikit-Learn 和 TensorFlow
如果您厌倦了授权第三方软件进行数据分析，Python Data Science 将帮助您自己完成！
最近，越来越多的公司了解到他们需要做出数据驱动的决策。随着大数据和数据科学的兴起，我们现在拥有的数据比我们知道的要多得多。
事实上，毫无疑问，您已经以一种或另一种方式体验过数据科学。显然，每次您使用 Google 等搜索引擎在 Web 上搜索信息或使用手机问路时，您都在与数据科学产品进行交互。
数据科学是一门专注于收集原始数据并以有效方式对其进行处理的科学技术。正是概念和方法的结合使得赋予大量数据意义和可理解性成为可能。
多年来，数据科学一直是解决我们一些最常见的日常任务的力量。在我们几乎所有的日常工作中，我们都直接或间接地存储和交换数据。随着技术的飞速发展，有效存储数据的需求也在增加。这就是为什么它需要妥善处理。基本上，数据科学挖掘原始数据的隐藏见解并将其用于生产性输出。
Python 在当今的数据科学中经常使用，因为它是一种成熟的编程语言，对于新手程序员来说具有出色的特性。其中一些最显着的特性是其易于阅读的代码、抑制非强制性分隔符、动态类型和动态内存使用。 Python 是一种解释型语言，它可以在 Python 控制台中执行，无需编译为机器语言。
《Python 数据科学》教授一门完整的数据科学课程，包括数据集成、数据挖掘、python 等关键主题。我们将探索用于数值数据的 NumPy、用于数据分析的 Pandas、用于机器学习的 IPython、Scikit-learn 和 Tensorflow，以及商业。
本书的每一章都致力于数据分析和处理中最有趣的方面之一。以下是 Python 数据科学中涵盖的一些主要主题
了解数据科学
面向数据科学家的 Python 入门
描述性统计
数据分析和图书馆
NumPy 数组和向量化计算
使用 Pandas 进行数据分析
数据可视化
数据挖掘
使用 Scikit-learn 估计器进行分类
赋予计算机从数据中学习的能力
训练机器学习算法
Python 数据科学中讨论的用于数据科学的 Python 生态系统包括 SciPy、NumPy、Matplotlib、Pandas 和提供所有数据科学算法的 Scikit-learn。
数据处理和分析是 IT 最热门的领域之一，从社交网络到训练有素的系统，都需要能够处理任何级别项目的开发人员。我们希望这本书将成为您进入迷人的数据科学世界之旅的起点。
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