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欧高炎，朱占星，董彬，鄂维南 著

图书标签:

• 数据科学
• 机器学习
• Python
• 统计学
• 数据分析
• 数据挖掘
• 人工智能
• R语言
• 可视化
• 算法

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040489118

版次：1

商品编码：12257841

包装：平装

丛书名： 北京大数据研究院·博雅大数据学院系列教材

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：396

字数：340000

正文语种：中文

内容简介

　　《数据科学导引》是博雅大数据学院针对新开设的“数据科学与大数据技术”专业编写的数据科学导论课程教材。
　　《数据科学导引》内容共分十五章，包括绪论、数据预处理、回归模型、分类模型、集成模型、聚类模型、关联规则挖掘、降维、特征选择、EM算法、概率图模型、文本分析、图与网络分析、深度学习、分布式计算。附录部分对相关的基础知识做了简要介绍。
　　《数据科学导引》还提供了大量的数据分析实践案例，有助于加深读者对理论知识的理解，及培养其实际应用能力。
　　《数据科学导引》可作为全国高等学校数据科学相关专业的本科生和研究生教材，也可供从事相关工作的技术人员参考使用。

作者简介

　　鄂维南，中国科学院院士，北京大数据研究院院长，北京大学、普林斯顿大学教授，大数据教育联盟理事长。主要从事计算数学、应用数学及其在力学、物理、化学和工程等领域中的应用等方面的研究。1996年获首届美国青年科学家与工程师总统奖。2003年获国际工业与应用数学大会科拉兹奖。2009年获美国工业与应用数学学会克莱曼奖。2014年获美国工业与应用数学学会卡门奖。
　　
　　欧高炎，北京大学北京国际数学研究中心博士后，博雅大数据学院院长，大数据教育联盟秘书长。中国计算机学会数据库专委会委员。大数据教育、服务和竞赛平台“数据嗨客”创始人。
　　
　　朱占星，北京大学大数据科学研究中心、北京大数据研究院研究员。主要研究方向为机器学习。长期从事人工智能、机器学习、深度学习以及大数据分析方面的研究与应用。
　　
　　董彬，北京大学北京国际数学研究中心研究员，北京大数据研究院生物医学影像分析实验室副主任，求是杰出青年学者，中组部青年千人。主要研究领域是应用数学、计算数学及其在图像和数据科学中的应用。

内页插图

目录

第一章 绪论
1．1 数据科学的基本内容
1．2 对学科发展的影响
1．3 对科学研究的影响
1．4 数据科学的课程体系
1．5 本书内容介绍

第二章 数据预处理
2．1 特征编码
2．2 缺失值处理
2．3 数据标准化
2．4 特征离散化
2．5 离群值检测
2．6 其他预处理方法
案例与实战

第三章 回归模型
3．1 线性回归
3．2 线性回归正则化
3．3 非线性回归
案例与实战

第四章 分类模型
4．1 逻辑回归
4．2 K近邻
4．3 决策树
4．4 朴素贝叶斯
4．5 支持向量机
案例与实战

第五章 集成模型
5．1 集成方法综述
5．2 随机森林
5．3 AdaBoost
5．4 应用实例：个人信用风险评估
案例与实战

第六章 聚类模型
6．1 K-means聚类
6．2 层次聚类
6．3 谱聚类
6．4 基于密度的聚类
6．5 小结
案例与实战

第七章 关联规则挖掘
7．1 关联规则概述
7．2 Apriori算法
7．3 FP-Growth算法
案例与实战

第八章 降维
8．1 主成分分析
8．2 线性判别分析
8．3 多维尺度变换
8．4 局部线性嵌入
8．5 其他降维方法
案例与实战

第九章 特征选择
9．1 特征选择的一般过程
9．2 特征选择常用的方法
9．3 无监督特征选择
9．4 小结
案例与实战

第十章 EM算法
10．1 EM算法
10．2 EM的应用：高斯混合模型
10．3 小结
案例与实战

第十一章 概率图模型
11．1 概率图模型概述
11．2 隐马尔可夫模型
11．3 条件随机场
11．4 小结
案例与实战

第十二章 文本分析
12．1 文本表示模型
12．2 主题模型
12．3 情感分析
案例与实战

第十三章 图与网络分析
13．1 基本概念
13．2 几何特征
13．3 链接分析
13．4 社区发现
13．5 知识图谱
案例与实战

第十四章 深度学习
14．1 多层感知机
14．2 深度学习模型的优化
14．3 卷积神经网络
14．4 循环神经网络
14．5 小结
案例与实战

第十五章 分布式计算
15．1 Hadoop：分布式存储与处理
15．2 常见模型的Map Reduce实现
15．3 Spark：分布式数据分析
15．4 其他分布式系统

附录
A．矩阵运算
B．概率论基础
C．优化算法
D．距离
E．模型评估
参考文献

精彩书摘

　　《数据科学导引》：
　　另一种方法是计算每个特征对模型准确率的影响。通过打乱样本中某一特征的特征值顺序，产生新样本。将新样本放入建立好的随机森林模型中计算准确率。对于不重要的特征来说，打乱特征值的顺序对模型的准确率不会产生较大影响。但是对于重要的特征来说，打乱顺序就会极大降低模型的准确率。
　　这两种特征重要性的计算方法各有利弊，第一种方法对具有更多特征值的特征会更有利。在不同特征的特征值种类有较大区别时会失效，不能用于解释特征的重要性。同时，在特征集合存在的相关性较多的情况下（即其中任何一个特征都可以作为优秀的特征，并且当某个特征被选择之后，其他特征的重要性就会迅速下降），那么第一个被选中的特征重要性会较高，其他的关联特征重要性就会较低。这使在解读特征重要性结果时，错误认为先被选中的特征是很重要的。随机的特征选择方法虽然缓解了但尚未完全解决这一问题，样本的数量对第二种方法的结果有很大影响。
　　……

前言/序言

　　数据科学是一门新兴学科，它强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。这样的人才应该具有以下三方面素质：一是理论性的，主要是对算法及模型理解和运用的能力；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业实际问题的能力。培养这样的人才，需要数学、统计学和计算机科学等学科之间的密切合作，同时也需要和产业界或其他拥有数据的部门之间的合作。数据科学课程的开设，也需要采用新的模式，即理论课和实践课相结合的模式，就像物理、化学和生物课一样，需要提供相应的实验平台。这样的实验平台应该提供实际问题、实际数据和基本的处理工具。
　　为了应对在师资能力、课程体系建设、教材的研发，以及教学形式的变革等多方面的挑战，北京大数据研究院牵头成立了博雅大数据学院。其目的是整合相关高校的集体力量，用高质量和最有效的方法建立起数据科学和大数据技术人才培养所需要的基础设施。这些基础设施包括课程体系和教材的建设和研发、实验平台的建设、师资培训、专业课程的建设和共享等。几年来，博雅大数据学院已经逐步建立起了一个完整的大数据课程体系。这些课程分成专业基础课、专业核心课和专业选修课三个模块。专业基础课包括大数据分析的数学基础、大数据分析的Python基础和数据存储等。专业核心课包括数据采集与网络爬虫、数据清洗技术与工具、数据可视化、大数据应用导论、数据科学导引、机器学习和分布式概论等。专业选修课包括深度学习、知识图谱、文本分析、健康医疗大数据、交通大数据和金融大数据等。同时，博雅大数据学院也初步建成了“数据嗨客”（www.hackdata.cn）这个大数据实验和教学辅助平台，受到了广泛的好评。

探索数字世界的奥秘：一场数据驱动的革新之旅 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，蕴含着无限的价值与可能。从日常生活中的点滴痕迹，到商业决策的千头万绪，再到科研探索的深邃领域，数据无处不在，并以前所未有的速度增长。如何驾驭这股洪流，从中提炼出有用的洞见，洞察事物发展的规律，从而做出更明智的决策，已成为当今社会至关重要的能力。 本书并非一本教科书，它更像是一扇窗，引领读者穿越纷繁复杂的数据表象，直抵其核心。我们不在此深入探讨某个特定算法的数学推导，也不拘泥于某种特定编程语言的语法细节。相反，本书致力于勾勒出数据科学的宏大图景，揭示其如何赋能各个领域，以及如何从更广阔的视角理解和应用数据。 数据科学的脉络：从概念到实践 本书将从数据科学的起源与发展入手，简要回顾其演变历程，以及为何它能在当下成为如此重要的学科。我们将探讨数据科学的核心组成部分，它们是如何相互协同，共同构建起一个强大的分析框架。这包括从数据的获取、清洗、探索性分析（EDA），到模型构建、评估与部署的整个生命周期。 我们将会详细阐述数据科学家在不同场景下扮演的角色，以及他们需要具备的关键能力。这不仅包括技术层面的掌握，更重要的是逻辑思维、问题解决能力以及对业务场景的理解。读者将了解到，数据科学并非是孤立的技术堆砌，而是需要与实际应用紧密结合的跨学科领域。 洞察万物：数据背后的故事 理解数据，首先要学会“倾听”。本书将引导读者认识数据背后的价值。我们将介绍各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，以及它们各自的特点和处理方式。同时，会重点强调数据质量的重要性，以及如何通过有效的预处理手段，将原始数据转化为可用于分析的“干净”数据。 探索性数据分析（EDA）是理解数据、发现潜在模式的关键一步。我们将通过丰富的案例，展示如何运用可视化技术，如散点图、柱状图、箱线图、热力图等，直观地呈现数据分布、变量关系和异常值。这些可视化不仅仅是图表，更是数据讲述的故事。通过这些故事，我们可以初步判断数据的潜在价值，发现有趣的关联，并为后续的模型构建提供方向。 赋能决策：从数据到行动 数据科学的终极目标是赋能决策。本书将深入探讨如何将数据分析的结果转化为可执行的商业策略或科学见解。我们会介绍不同类型的分析方法，从描述性分析，到诊断性分析，再到预测性分析，以及更进一步的规范性分析。每种分析方法都有其适用的场景和价值。 在预测性分析方面，本书将勾勒出机器学习的一些基本思想，例如监督学习、无监督学习和强化学习。但我们不会陷入复杂的数学公式，而是侧重于解释这些学习范式是如何工作的，以及它们可以解决哪些实际问题，比如预测用户行为、识别欺诈交易、优化产品推荐等。同样，在介绍模型评估指标时，我们将着重于其含义和解释，而非计算过程。 数据科学的应用边界：无限可能 本书将通过一系列生动有趣的案例，展示数据科学在各行各业的广泛应用。从电商平台的个性化推荐系统，到金融领域的风险评估与量化交易；从医疗健康的数据驱动诊断与药物研发，到智慧城市的交通流量优化与能源管理；再到科学研究中的基因测序分析、气候变化建模以及天文学的数据挖掘，数据科学正以前所未有的力量改变着世界。 我们将探讨如何利用数据优化用户体验，提升运营效率，发现新的商业机会，甚至解决社会面临的重大挑战。这些案例将帮助读者建立起数据科学在现实世界中的具象感知，激发他们用数据思维去审视和解决自己工作和生活中的问题。 展望未来：数据时代的公民素养 在数据日益渗透到我们生活的方方面面的今天，掌握一定的数据素养已成为一种必备的生存技能。本书希望培养读者的批判性思维，让他们能够理性地看待数据报告，识别其中的潜在偏见，并理解数据分析的局限性。 我们也将简要触及数据伦理与隐私保护等重要议题，强调在追求数据价值的同时，必须坚守道德底线，保护个人隐私。数据科学是一把双刃剑，如何负责任地使用它，是每一个身处数字时代的公民都需要思考的问题。 本书并非旨在将读者培养成一名专业的数据科学家，而是希望为每一位对数据充满好奇，渴望在数字世界中探索价值的读者，提供一个清晰的导航，点亮前行的道路。无论您是学生、职场人士，还是对科技发展充满兴趣的普通大众，都能在这本书中找到启发，理解数据科学的魅力，并开始用数据驱动的思维去拥抱和改变未来。

评分☆☆☆☆☆

我第一次接触到《数据科学导引》这本书，是在一个数据科学爱好者社区的推荐列表中。我一直对从数据中发现规律和洞察充满兴趣，总觉得在这个信息爆炸的时代，能够驾驭数据的人，就能掌握未来的主动权。然而，我对于数据科学的了解还停留在非常初浅的层面，对其中的各种概念和技术感到既好奇又畏惧。我特别看重书籍的“导引”作用，希望它能够循序渐进地带领我进入这个复杂的领域，而不是一开始就给我灌输过于专业的知识。我期待这本书能够从数据科学的基本概念讲起，例如什么是数据，数据的价值体现在哪里，以及为什么我们需要数据科学。然后，逐步深入到数据处理、数据分析、机器学习等核心内容，并且能够用通俗易懂的语言来解释那些看似高深的理论。我希望书中能够包含一些实际的应用案例，让我能够看到数据科学是如何在各个行业中发挥作用的，例如在金融、医疗、市场营销等领域。我对自己学习的期望是，能够建立起一个扎实的数据科学基础，理解数据科学的整个流程，并能够掌握一些基础的数据分析工具和技术，比如Python或R语言的一些基础库。我希望通过这本书，我能够自信地开始我的数据科学学习之旅，并为我日后更深入的研究和实践打下坚实的基础。我期待这本书能够成为我学习路上的一个重要引路人，让我能够更好地理解和应用数据科学。

评分☆☆☆☆☆

《数据科学导引》这本书，在我眼中，不仅仅是一本书，更像是一次探索未知世界的启程。我一直被数据所蕴含的巨大能量所吸引，相信在海量的信息背后，隐藏着能够改变我们认知和决策的宝藏。然而，我总觉得数据科学是一个神秘而又复杂的领域，充斥着各种我无法理解的数学公式和编程语言。因此，当我看到这本书的标题时，我立刻被它所承诺的“导引”功能所打动。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据科学的迷宫，为我拨开迷雾，指明方向。我希望这本书能够用一种易于理解的方式，介绍数据科学的核心概念，包括数据收集、数据清洗、数据探索性分析、特征工程、模型选择、模型训练以及结果的解释。我期待书中能够包含大量的图表和示意图，帮助我直观地理解那些抽象的算法和模型。我希望能够看到一些实际的案例分析，让我了解数据科学是如何在现实世界中解决问题的，例如在金融风控、医疗诊断、用户行为分析等领域。我对自己学习的期望是，能够建立起一个全面而扎实的数据科学知识体系，掌握一些常用的数据分析工具和编程语言，并能够独立地完成一些基础的数据分析项目。我期待这本书能够成为我数据科学学习之旅的起点，为我打下坚实的基础，让我能够在这个充满机遇的领域中，不断探索和成长。

评分☆☆☆☆☆

《数据科学导引》这本书，是我在一次偶然的书展上发现的。当时，我正因为工作中的一些数据分析难题而感到焦头烂额，急切地想找到一本能够系统性地指导我的书籍。这本书的标题“导引”二字，立刻吸引了我的注意，它似乎承诺了一种能够带领我走出迷茫的指引。我一直觉得，数据科学是一个融合了统计学、计算机科学、领域知识以及商业智慧的交叉学科，它蕴含着巨大的能量，能够帮助我们从海量信息中提取有价值的洞察，做出更明智的决策。然而，市面上相关的书籍大多显得过于专业，充斥着晦涩难懂的公式和算法，让我望而却步。因此，我非常期待《数据科学导引》能够用一种更加平易近人的方式，为我解释数据科学的核心概念和方法。我希望这本书能够循序渐进，从数据科学的定义、发展历程，到数据收集、数据清洗、数据探索性分析，再到机器学习算法的应用、模型评估和结果解读，能够有一个清晰的脉络。我希望书中能够包含丰富的图表、示意图以及实际案例，帮助我更好地理解那些抽象的概念，并能够将所学的知识应用于实际工作中。我对自己学习的期望是，能够建立起一套完整的数据科学思维框架，掌握一些基本的数据处理和分析技能，并能够独立完成一些初步的数据分析任务。我期待这本书能够成为我的入门向导，为我打下坚实的基础，让我能够在这个充满挑战和机遇的领域中，自信地前行。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会了解到《数据科学导引》这本书的。当时，我正面临着一个棘手的项目，需要从大量的原始数据中提取有价值的信息，但苦于缺乏专业知识和工具，进展缓慢。我开始在网上搜索相关的学习资料，偶然看到了这本书的推荐，并被它的标题和简介所吸引。我一直觉得，数据科学是一个极具潜力的领域，它能够帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。然而，入门的门槛确实不低，许多资料都显得过于专业化，让初学者难以消化。我希望《数据科学导引》能够填补这一空白，用一种更加通俗易懂的方式，为我揭示数据科学的奥秘。我特别看重书籍的可读性，希望它能够避免过多晦涩难懂的术语，用清晰的语言来解释复杂的概念。我期待书中能够包含丰富的图表和示意图，帮助我直观地理解数据之间的关系和模型的运作原理。我希望这本书能够循序渐进，从数据收集、清洗、预处理开始，逐步引导我掌握数据分析、特征工程、模型选择和评估等关键步骤。我对自己学习的期待是，不仅仅停留在理论层面，更希望能掌握一些实用的技巧和方法，能够独立完成一些基本的数据分析任务。我希望通过这本书，我能够建立起一套完整的数据分析思维框架，理解数据科学的整个生命周期，并能够根据实际需求，选择合适的方法和工具。我期待这本书能够为我提供一个坚实的基础，让我能够在这个快速发展的领域中，找到自己的方向，并不断进步。我希望这本书能够成为我学习数据科学的起点，为我打开一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

《数据科学导引》这本书，在我第一次翻阅它的时候，就给我留下了深刻的印象。我一直以来都对如何从看似杂乱无章的数据中挖掘出有价值的见解感到着迷，但苦于没有一个系统性的学习路径。在接触了许多零散的资料后，我常常会感到困惑和迷茫，不知道从何处着手，也无法将所学的知识融会贯通。因此，当我看到这本书时，我立刻被它“导引”这个词所吸引。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿梭在数据科学的广阔领域中，为我指明方向，避开弯路。我特别看重书籍的内容的深度和广度，既希望它能覆盖数据科学的核心概念，又不希望它过于浅尝辄止。我期待这本书能够从数据收集、清洗、探索性分析，到机器学习建模、模型评估，再到结果的解释和报告撰写，能够有一个完整的流程介绍。我希望书中能够包含一些实际的案例，用真实的数据来演示各种技术和方法是如何应用的，而不是仅仅停留在理论的阐述。我对自己学习的期望很高，我希望能够通过这本书，不仅理解数据科学的基本原理，更能掌握一些实用的技能，能够独立地完成一些数据分析项目。我希望这本书能够帮助我建立起一种数据驱动的思维模式，让我能够用科学的方法去分析问题，解决问题。我期待这本书能够成为我学习路上的一个重要里程碑，为我打下坚实的基础，让我能够在这个充满挑战和机遇的领域中，不断探索和成长。我希望它能够激发我对数据科学更深层次的兴趣，让我愿意投入更多的时间和精力去钻研。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《数据科学导引》这本书时，我的内心充满了期待。我一直认为，数据是这个时代最重要的资产之一，而数据科学则是一门能够释放这些资产潜力的艺术和科学。然而，我对于这个领域了解不多，总觉得它是一个充满数学、统计学和计算机科学的复杂学科，门槛很高。我希望这本书能够帮助我跨越这些障碍，用一种清晰、易懂的方式，为我揭示数据科学的本质。我特别看重书籍的结构和逻辑性，希望它能够从最基础的概念讲起，逐步引导我深入到更复杂的议题。我期待书中能够涵盖数据收集、数据清洗、数据探索性分析、特征工程、模型构建、模型评估以及结果解释等数据科学的整个生命周期。我希望能够看到书中包含一些实际的案例和代码示例，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际操作能力。我对自己学习的期望是，能够建立起一个扎实的理论基础，并掌握一些常用的数据科学工具和技术，能够独立地完成一些基础的数据分析项目，并能够理解和评估他人的数据分析结果。我希望这本书能够帮助我建立起一种“数据思维”，能够用数据来驱动决策，用科学的方法来解决问题。我期待这本书能够为我打开一扇通往数据科学世界的大门，让我能够在这个日新月异的领域中，找到属于自己的位置，并不断进步。我希望它能够点燃我对数据科学的热情，让我愿意投入更多的时间和精力去深入学习。

评分☆☆☆☆☆

《数据科学导引》这本书，对我来说，具有一种特殊的吸引力。我一直对如何从庞杂的数据中提取有价值的信息抱有浓厚的兴趣，总觉得这里面蕴藏着无限的可能性。然而，数据科学这个领域，在我看来，就像一座高耸的山峰，虽然风景壮丽，但攀登的道路却充满了挑战，需要专业的知识和技能。因此，当我看到这本书的标题时，我立即感受到了它所带来的希望——它似乎能够为我提供一条通往山顶的清晰路径。我希望这本书能够循序渐进地引导我，从数据科学的基本概念入手，例如数据的类型、数据收集的原则、数据清洗的技巧，再逐步深入到数据分析、模型构建以及结果的解读。我期待书中能够包含一些实际的案例，用生动的方式展示数据科学的应用场景，例如在商业决策、科学研究、社会治理等领域。我希望能够通过这本书，学习到一些常用的数据分析工具和编程语言，例如Python的Pandas、NumPy以及Scikit-learn库，并能够通过实践来巩固所学的知识。我对自己学习的期望是，能够建立起一个扎实的数据科学基础，理解数据科学的整个流程，并能够运用所学的知识去解决一些实际的问题，或者至少能够理解和评估他人的数据分析结果。我期待这本书能够成为我学习数据科学的起点，为我打开一扇新的大门，让我能够在这个充满活力和潜力的领域中，不断探索和前进。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据科学导引》这本书，我首先是被它简洁的封面设计所吸引。那种低调而又不失专业感的风格，让我觉得这本书的内容一定非常务实。我一直对数据这个概念充满好奇，总觉得在海量的信息中，隐藏着我们尚未发现的规律和价值。然而，传统的学习方式往往让我望而却步，那些复杂的数学公式和抽象的理论，总是让我觉得无从下手。所以，当我看到这本书的标题时，我立刻被它所承诺的“导引”功能所打动。我期望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我在数据科学的丛林中穿梭，为我拨开迷雾，指明方向。我特别看重书籍的逻辑结构，希望它能够层层递进，循序渐进地引导读者进入学习的殿堂。我期待这本书能够从最基础的概念讲起，例如什么是数据，数据是如何产生的，以及为什么数据科学如此重要。然后，逐步深入到数据处理、分析、建模等核心内容。我希望书中能够包含大量的实例和案例分析，让我能够将理论知识与实际应用相结合，看到数据科学是如何在现实世界中发挥作用的。我对自己学习的态度是，既要理解背后的原理，也要掌握实际的操作技巧。所以，我希望这本书能够包含一些代码示例，或者提供一些学习资源的链接，让我能够动手实践，巩固所学。我对于学习成果的期望是，不仅能够理解数据科学的基本概念，还能够具备一定的数据分析和建模能力，能够运用所学知识去解决一些实际的问题，或者至少能够读懂和理解别人的数据分析报告。我希望这本书能够帮助我建立起对数据科学的信心，让我不再觉得这个领域遥不可及，而是能够积极地投入到学习和探索之中。我期待这本书能够给我带来一种“豁然开朗”的感觉，让我明白数据科学的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《数据科学导引》这本书时，我的内心就被它所吸引了。我一直认为，数据是这个时代最重要的资产之一，而数据科学则是一门能够释放这些资产潜力的学科。然而，对于很多初学者来说，数据科学的门槛似乎很高，充斥着复杂的数学公式和编程概念，让人望而却步。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，为我指引方向，带领我走进数据科学的世界。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，例如什么是数据，数据的来源，以及数据科学在当今社会的重要性。然后，逐步深入到数据处理、数据分析、机器学习、数据可视化等核心内容。我特别看重书籍的实践性，希望书中能够包含一些实际的案例和代码示例，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际操作能力。我对自己学习的期望是，能够建立起一个扎实的数据科学基础，掌握一些常用的数据科学工具和技术，例如Python的Pandas、Matplotlib等库，并能够独立地完成一些基本的数据分析任务。我期待这本书能够帮助我建立起一种“数据思维”，能够用科学的方法去分析问题，解决问题，并从中发现新的洞察。我希望这本书能够成为我学习数据科学的一个重要起点，为我在这个快速发展的领域中，打下坚实的基础，并激发我进一步深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿在手里的时候，就有一种沉甸甸的，又带着点对未知的好奇感。翻开第一页，那个精炼的标题——《数据科学导引》——就牢牢吸引住了我的目光。我一直觉得，数据科学这个领域，就像一个巨大的宝藏，里面藏着无数能够改变世界的洞见，但它又显得那么遥不可及，好像门槛很高，普通人很难涉足。所以，当我在书店里看到这本书时，心里涌起的是一种强烈的冲动，想要找到一把开启这扇宝藏之门的钥匙。我翻看了几页目录，看到那些诸如“数据探索性分析”、“机器学习算法入门”、“数据可视化技术”之类的章节，就觉得这本书很有可能是我一直以来所寻找的那本。我喜欢那些能够循序渐进地引导读者，从基础概念讲到实际应用的书籍。我期待这本书能够用一种我能理解的方式，将那些看似高深的理论，拆解成一个个容易消化的知识点，然后告诉我，我该如何去运用这些知识，去解决实际的问题。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够提供实操的指导，让我能够通过这本书，真正地“上手”数据科学。我脑海中已经勾勒出我学习这本书的场景：在一个安静的午后，我泡上一杯咖啡，打开笔记本电脑，跟着书中的步骤，一步步地敲打代码，观察数据的变化，感受算法的魅力。我希望这本书能让我体验到这种“从无到有”的创造过程，让我能够亲手构建出属于自己的数据模型，从中挖掘出有价值的信息。我对自己学习的期望很高，我希望通过这本书，我能够建立起一个扎实的数据科学基础，为我未来更深入的学习和研究打下坚实的基础。我期待这本书能够给我带来惊喜，让我发现数据科学的无限可能，让我看到自己在这个领域中成长的轨迹。我渴望这本书能够成为我的良师益友，在我学习的道路上，给我指引，给我力量。

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好书，一堆大牛，必须要看。

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内容面面俱到，不过基本都没有深入介绍。是一本入门的好书。