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黄文青 著

图书标签:

• Python
• 数据工程
• 数据分析
• 数据处理
• 编程技巧
• 实战
• 进阶
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• 技术
• 学习

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121336546

商品编码：28674800590

仅仅会Python编程是不够的。想成为一名的数据分析工程师，还需要有、透彻理解问题本质的能力，善于把实际的工作任务拆解成准确的数据问题，并运用相关的知识来解决。本书恰好是从这个角度出发的，它条分缕析地帮助你认识任务的本质，教你从数据的角度来思考、拆解任务，并终顺利地达成目标。

1 概述 / 1
1.1 何为数据工程师 / 1
1.2 数据分析的流程 / 3
1.3 数据分析的工具 / 11
1.4 大数据的思与辨 / 14
2 关于Python / 17
2.1 为什么是Python / 17
2.2 常用基础库 / 19
2.2.1 Numpy / 19
2.2.2 Pandas / 26
2.2.3 Scipy / 37
2.2.4 Matplotlib / 38
3 基础分析 / 43
3.1 场景分析与建模策略 / 43
3.1.1 统计量 / 43
3.1.2 概率分布 / 48
3.2 实例讲解 / 55
3.2.1 谁的成绩更优秀 / 55
3.2.2 应该库存多少水果 / 57
4 数据挖掘 / 60
4.1 场景分析与建模策略 / 60
4.1.1 分类 / 61
4.1.2 聚类 / 76
4.1.3 回归 / 86
4.1.4 关联规则 / 90
4.2 数据挖掘的重要概念 / 93
4.2.1 数据预处理 / 93
4.2.2 评估与验证 /97
4.2.3 Bagging 与Adaboost / 99
4.2.4 梯度下降与牛顿法 / 102
4.3 实例讲解 /105
4.3.1 信用卡欺诈监测 / 105
4.3.2 员工离职预判 /110
5 深度学习/ 114
5.1 场景分析与建模策略 / 115
5.1.1 感知机 / 115
5.1.2 自编码器 / 119
5.1.3 限制玻尔兹曼机 /123
5.1.4 深度信念神经网络 / 127
5.1.5 卷积神经网络 / 129
5.2 人工智能应用概况 / 137
5.2.1 深度学习的历史 /137
5.2.2 人工智能的杰作 / 140
5.3 实例讲解 / 146
5.3.1 学习识别手写数字 / 146
5.3.2 让机器认识一只猫 / 151
6 大数据分析 / 160
6.1 常用组件介绍 / 160
6.1.1 数据传输 / 165
6.1.3 数据计算 / 174
6.1.4 数据展示 / 180
6.2 大数据处理架构 / 188
6.2.1 Lambda 架构 / 189
6.2.2 Kappa 架构 / 192
6.2.3 ELK 架构 / 193
6.3 项目设计 / 194
参考文献 / 202

驾驭海量数据，构建智能未来——您的数据工程启航图 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动企业决策、技术创新乃至社会进步的核心资产。从海量的用户行为记录到精密的科学实验数据，再到浩瀚的宇宙观测信息，如何高效地采集、存储、处理、分析并最终转化为有价值的洞察，成为了衡量一个组织核心竞争力的关键。数据工程师，正是这场数字化浪潮中的关键建造者，他们搭建起数据处理的管道，确保信息的顺畅流动与安全可靠，为机器学习、人工智能、商业智能等高级应用提供坚实的地基。 本书并非一本浅尝辄止的入门指南，也不是一本枯燥的理论堆砌。它是一份详实而实用的“数据工程建造手册”，旨在为您提供一套系统性的方法论和一套可操作的技能体系，帮助您从容应对现代数据工程所面临的各种挑战。我们将一起深入探索构建强大、高效、可扩展的数据处理系统的全貌，让您在数据领域中游刃有余，成为真正掌握数据价值的工程师。 第一部分：数据的基石——理解与采集 在着手构建任何数据系统之前，深入理解数据的本质、来源以及采集方式至关重要。本部分将带领您建立起对数据世界的宏观认知，并掌握从各种渠道获取数据的核心技术。 数据形态与结构： 我们将首先探讨数据的不同形态，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据（如JSON、XML）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。理解这些数据的特性，有助于我们选择最适合的数据存储和处理方式。例如，如何有效地解析和处理海量的日志文件？如何从非结构化的文本中提取关键信息？这些都将是我们在后续章节中会触及的实际问题。 数据采集策略与工具： 数据来源多种多样，可能是应用程序产生的实时数据流，也可能是定期从第三方服务获取的数据集。本部分将深入讲解如何设计和实现高效、可靠的数据采集流程。我们将重点关注以下几个方面： API集成： 学习如何通过 RESTful API、GraphQL 等接口从外部服务获取数据，理解认证、鉴权、分页、速率限制等重要概念，并掌握使用 Python 库（如 `requests`）进行高效 API 调用和数据解析的技巧。 数据库交互： 掌握连接不同类型数据库（如 PostgreSQL, MySQL, MongoDB）的能力，学习 SQL 语言的精髓，理解 ORM（对象关系映射）框架（如 SQLAlchemy）的优势，并学会如何进行批量读取、写入和数据同步。 文件系统操作： 了解如何从本地文件系统、分布式文件系统（如 HDFS）或云存储（如 Amazon S3, Google Cloud Storage）读取和写入数据，包括 CSV, Parquet, Avro 等常见数据格式的处理。 实时数据流采集： 介绍消息队列（如 Kafka, RabbitMQ）的概念和工作原理，学习如何搭建和使用消息队列来接收和转发实时数据流，理解生产者-消费者模型和消息持久化机制。 数据清洗与预处理基础： 原始数据往往充斥着错误、缺失值、重复项和不一致的格式。在将数据用于分析或模型训练之前，必须进行细致的清洗和预处理。本部分将介绍常用的数据清洗技术，包括： 缺失值处理： 探讨插补（均值、中位数、模型预测）和删除等方法的优劣，以及在不同场景下的适用性。 异常值检测与处理： 学习使用统计方法（如 Z-score, IQR）或可视化手段识别异常数据，并讨论如何根据业务需求进行保留、转换或移除。 数据格式统一： 解决日期时间格式不一致、字符串编码问题、单位换算等常见挑战，确保数据的一致性和可比性。 重复数据识别与去重： 探讨基于精确匹配和模糊匹配的去重策略。 第二部分：数据的存储与管理——为数据保驾护航 高效、可靠的数据存储是数据工程的生命线。本部分将带领您深入了解不同类型的数据存储技术，并学习如何根据业务需求选择和优化存储方案。 关系型数据库（RDBMS）的深度应用： 尽管 NoSQL 数据库日益流行，但关系型数据库在许多场景下仍然是首选。我们将深入探讨： 数据库设计原则： 范式理论（1NF, 2NF, 3NF）的应用，如何设计高效的表结构、主键、外键和索引，以优化查询性能和保证数据完整性。 SQL 性能优化： 学习分析查询计划，理解索引的原理和使用场景，掌握 JOIN 操作的优化技巧，以及如何编写高效的 SQL 语句。 事务管理与并发控制： 理解 ACID 特性，掌握事务隔离级别，以及如何在多用户环境下保证数据的一致性。 NoSQL 数据库的多元选择： 针对不同的数据模型和访问模式，NoSQL 数据库提供了更灵活的解决方案。我们将探索： 键值数据库（Key-Value Stores）： 如 Redis，了解其在缓存、会话管理等场景下的应用，以及如何实现快速的读写操作。 文档数据库（Document Databases）： 如 MongoDB，学习其如何存储和查询半结构化数据，以及在敏捷开发中的优势。 列族数据库（Column-Family Stores）： 如 Cassandra，理解其在大规模分布式存储和高可用性方面的特点。 图数据库（Graph Databases）： 如 Neo4j，探索其在处理复杂关系网络（如社交网络、推荐系统）方面的独特能力。 数据仓库与数据湖： 为了支持复杂的分析和商业智能，我们需要构建专门的数据存储系统。 数据仓库（Data Warehouse）： 学习维度建模（星型模型、雪花模型），理解 ETL（Extract, Transform, Load）和 ELT（Extract, Load, Transform）流程，以及如何构建面向分析的数据模型。 数据湖（Data Lake）： 理解其存储原始、未经处理数据的能力，以及如何在此基础上进行各种形式的数据处理和分析，支持更广泛的应用场景。 分布式存储系统： 随着数据量的剧增，单机存储已无法满足需求。我们将介绍： Hadoop 分布式文件系统（HDFS）： 理解其架构、容错机制和应用场景。 云存储服务： 如 Amazon S3、Google Cloud Storage，学习其可扩展性、成本效益和集成能力。 第三部分：数据的处理与转换——释放数据价值 收集和存储数据只是第一步，真正让数据“活”起来，需要高效的处理和转换能力。本部分将聚焦于数据的计算、转换和分析流程。 批处理与流处理： 区分两种主要的计算范式，并学习如何在不同场景下应用。 批处理框架： 深入理解 Apache Spark 的工作原理，包括 RDD、DataFrame、Spark SQL 等核心概念，学习如何使用 Spark 进行大规模数据转换、聚合和分析。我们将演示如何使用 PySpark 编写高效的批处理作业。 流处理框架： 介绍 Apache Flink 或 Spark Streaming 的概念，理解事件时间、窗口操作、状态管理等流处理核心要素，以及如何处理实时数据流。 ETL/ELT 工具与流程： 学习如何设计和实现健壮的 ETL/ELT 管道，确保数据的准确性和一致性。我们将讨论： 数据转换逻辑： 如何实现复杂的数据聚合、拆分、合并、富化等操作。 任务调度与编排： 介绍 Airflow、Luigi 等工作流管理工具，学习如何自动化、调度和监控数据处理任务，构建可靠的数据管道。 数据质量保障： 在 ETL/ELT 过程中加入数据校验、审计和监控机制，确保输出数据的质量。 数据湖上的处理： 结合数据湖的灵活性，学习如何在数据湖上进行各种数据处理任务，例如使用 Presto/Trino 或 Spark SQL 对存储在 S3 或 HDFS 上的数据进行即席查询和分析。 数据治理与元数据管理： 随着数据量的增长，有效的治理变得至关重要。我们将探讨： 数据血缘追踪： 理解数据从源头到最终应用的完整生命周期，便于故障排查和影响分析。 数据目录与发现： 如何建立数据资产的清单，方便用户查找和理解可用数据。 数据安全与合规： 了解数据访问控制、加密、脱敏等安全措施，以及在 GDPR、CCPA 等法规下的合规要求。 第四部分：数据的分析与应用——驱动洞察与决策 最终，数据的价值体现在它能够驱动决策和产生洞察。本部分将介绍如何将处理后的数据转化为可操作的见解，并为更高级的应用奠定基础。 数据可视化基础： 学习使用 Python 的可视化库（如 Matplotlib, Seaborn, Plotly）将复杂的数据转化为直观的图表，以便更好地理解数据趋势和模式。 商业智能（BI）工具集成： 了解如何将处理后的数据连接到 Tableau, Power BI 等 BI 工具，为业务用户提供交互式仪表板和报告。 机器学习与人工智能的准备： 数据工程师的工作是为机器学习工程师和数据科学家提供高质量的数据输入。我们将讨论： 特征工程基础： 如何从原始数据中提取、转换和构建有效的特征，以提高模型的性能。 数据划分与准备： 学习如何将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以及进行必要的数据归一化和标准化。 模型部署与集成： 了解模型预测结果如何被集成到生产系统中，以及数据工程师在其中的角色。 数据产品与服务： 思考如何将数据处理能力封装成可复用的服务或产品，例如实时数据 API、分析报告生成器等。 结语 本书旨在为您提供一个全面而深入的视角，让您能够系统地学习和掌握现代数据工程的关键技术与方法。我们相信，通过理论学习与动手实践相结合，您将能够构建出稳定、高效、可扩展的数据基础设施，成为数据驱动时代的优秀数据工程师。无论您是希望转行数据工程，还是想在现有岗位上深化数据技能，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一同踏上这段激动人心的数据之旅，用代码和智慧，编织属于您的数据未来！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《包邮 Python绝技：运用Python成为数据工程师》这本书，最初是被它“绝技”这个词吸引的，想着能学到一些不为人知的Python技巧。读完之后，我发现它确实名副其实，但“绝技”并非凭空而来，而是建立在扎实的Python功底和对数据工程深刻理解之上。这本书给我带来的，不仅仅是技术的提升，更多的是一种思维模式的转变。 在接触这本书之前，我对数据工程的概念比较模糊，只是知道需要处理大量的数据。这本书就像一个引路人，清晰地勾勒出了数据工程师的职责和工作流程，并详细阐述了Python在这个流程中的关键作用。从数据的获取、清洗、转换，到存储、分析和可视化，每一个环节都给了我非常具体的指导和实用的工具。 我特别欣赏书中关于数据采集和预处理的章节。作者讲解了如何利用Python库，如Requests和BeautifulSoup，从网络上抓取结构化和非结构化数据，并详细指导了如何使用Pandas来清洗和转换这些原始数据，使其达到分析的要求。这部分内容，对于我这种数据小白来说，简直是及时雨，让我学会了如何“驯服”那些杂乱无章的数据。 书中的数据存储和管理部分也让我受益匪浅。它介绍了如何使用Python与关系型数据库（如PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB）进行交互，以及如何进行ETL（Extract, Transform, Load）流程的设计和实现。这让我对如何构建可靠的数据管道有了初步的认识，也为我未来处理更大数据量的工作奠定了基础。 此外，这本书还涉及到了数据分析和可视化的内容，虽然不是最核心的部分，但却为我提供了一个完整的端到端的解决方案。通过学习书中讲解的各种可视化技术，我能够更直观地理解数据，并能有效地向他人传达我的发现。这本书的语言风格也十分通俗易懂，即使是复杂的概念，也能被分解成易于理解的步骤，让我能够循序渐进地掌握。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手的这本《包邮 Python绝技：运用Python成为数据工程师》，简直是打开了我数据工程新世界的一扇门！作为一名初涉数据领域的职场新人，我对各种工具和技术的学习曲线一直有些畏惧，但这本书却以一种非常接地气的方式，循序渐进地引领我探索Python在数据工程中的强大能力。它不仅仅是罗列API和语法，而是通过大量的实战案例，教会我如何将Python融入到数据采集、清洗、转换、存储以及可视化等核心数据工程流程中。 特别令我印象深刻的是，书中关于数据采集的部分，详细讲解了如何利用Requests库爬取网页数据，并结合BeautifulSoup进行解析，这对于我理解数据从何而来，如何合法合规地获取，有了全新的认识。接着，在数据清洗和转换方面，作者并没有止步于Pandas的基础操作，而是深入讲解了如何处理缺失值、异常值，进行数据类型转换，以及利用各种技巧实现复杂的数据重塑和特征工程。这些内容对我来说至关重要，因为我深知，高质量的数据是所有分析和模型的基础。 此外，书中对数据存储和管理的部分也给了我很大的启发。虽然我目前接触的数据量还不算特别庞大，但了解如何使用Python与数据库（如SQLAlchemy）进行交互，如何进行数据备份和恢复，这些基础知识为我未来处理更大规模数据打下了坚实的基础。而且，作者还巧妙地将一些基础的自动化脚本编写技巧融入其中，让我意识到Python在提升工作效率方面有着巨大的潜力，不仅仅是处理数据，更是自动化日常重复性任务的利器。 最让我惊喜的是，这本书在讲解数据可视化方面，并没有仅仅停留在Matplotlib和Seaborn的表面。它引导我思考如何根据不同的分析目的选择合适的图表类型，如何通过图表清晰地传达数据洞察。读完这部分内容，我感觉自己对如何从数据中“讲故事”有了更深刻的理解，这对于向非技术背景的同事或领导汇报工作，简直是福音。这本书的语言风格也十分友好，即使是复杂的概念，也能被清晰易懂地解释，让我阅读起来丝毫没有压力。 总而言之，《包邮 Python绝技：运用Python成为数据工程师》这本书，绝对是想要在数据工程领域有所建树的Python学习者的首选。它提供了一个系统性的学习路径，让我能够全面掌握Python在数据处理各个环节的应用，并且通过大量实战案例，有效巩固了所学知识。这本书不仅提升了我的技术能力，更重要的是，它让我对数据工程这个职业充满了信心和期待。我会强烈推荐给身边所有对数据领域感兴趣的朋友们，相信它一定会给你们带来意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

我之前对数据工程师这个职业一直很好奇，但总觉得门槛很高，不知道从何开始。直到我遇到了《包邮 Python绝技：运用Python成为数据工程师》，才真正找到了打开这个领域大门的钥匙。这本书的内容非常丰富，而且讲解得非常透彻，让我对Python在数据工程中的应用有了全新的认识。 书中从最基础的数据获取讲起，详细介绍了如何利用Python进行网络爬虫的开发，以及如何处理各种API接口。这对我来说非常关键，因为在实际工作中，很多时候需要从不同的数据源提取信息。作者还分享了很多处理异常情况的技巧，比如如何应对反爬机制，如何进行数据校验，这些都是非常有用的实战经验。 接着，关于数据清洗和转换的部分，堪称是Pandas的最佳实践指南。它不仅仅是教授基础的DataFrame操作，而是深入讲解了如何利用Pandas进行复杂的数据清洗、特征工程，以及如何处理各种不规则的数据。我尤其喜欢书中关于数据聚合和分组操作的讲解，这对于我理解和分析大量数据非常有帮助。 让我感到惊喜的是，这本书还涉及到了数据存储和管理方面的知识。它介绍了如何使用Python与数据库进行交互，比如SQLAlchemy，以及如何进行ETL（Extract, Transform, Load）流程的设计。这让我意识到，数据工程不仅仅是数据的处理，更是数据的生命周期管理。 此外，书中对于数据可视化和报告的讲解也让我印象深刻。它不仅仅是教你如何制作图表，更是强调如何通过可视化来有效地传达数据洞察，以及如何将复杂的分析结果清晰地呈现给不同背景的受众。这本书的写作风格非常流畅，而且代码示例也很丰富，让我能够边学边练，快速掌握书中介绍的知识。

评分☆☆☆☆☆

最近读完《包邮 Python绝技：运用Python成为数据工程师》，真是让我眼前一亮。我本身是做IT运维的，一直想往数据方向转，但又不知道从何入手。这本书就像给我指明了一个清晰的方向，让我知道Python在这个领域到底能发挥多大的作用。它不是那种枯燥的技术手册，而是充满了实操性和指导性。 书中关于数据采集的部分，讲解得非常细致，从HTTP请求的基础到更复杂的网页抓取技术，都涵盖了。我尤其喜欢它讲到如何处理API认证和速率限制的部分，这些细节对于保证数据采集的稳定性和合规性至关重要。而且，它还讲到了如何处理各种不同的数据格式，比如JSON、XML，以及如何将它们转换成Python可用的数据结构。 接着，在数据清洗和转换方面，这本书简直是Pandas的教科书。它不只是教你基本操作，而是教你如何利用Pandas进行高效的数据重塑、合并、拆分，以及如何进行复杂的字符串处理和日期时间转换。这些操作对于我来说非常实用，因为在实际工作中，数据的质量往往是制约分析效果的最大因素。 让我惊喜的是，书中还涉及到了数据仓库和数据湖的概念，以及如何利用Python来构建简单的数据管道。虽然这些概念对我来说比较新，但作者用非常易懂的方式进行了讲解，让我对数据工程的整体架构有了更清晰的认识。这让我明白，数据工程师不仅仅是处理单个的数据集，更是要构建一个完整的数据系统。 最后，这本书在数据可视化方面也给了我很大的启发。它不仅仅是介绍各种图表类型，更是教我如何根据不同的分析目标来选择合适的图表，以及如何通过图表来讲述数据的故事。这对于我将来向非技术团队汇报工作，将非常有帮助。总的来说，这本书给我带来了非常系统和全面的数据工程知识，让我对接下来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《包邮 Python绝技：运用Python成为数据工程师》后，我最直观的感受就是它的内容非常扎实，而且理论与实践结合得非常紧密。我之前尝试过一些Python数据相关的书籍，但很多都偏向于理论讲解，或者案例比较零散，很难形成一个完整的知识体系。而这本书则不同，它从数据工程的核心流程出发，系统地展示了如何用Python解决实际问题。 书中在数据采集的部分，详细介绍了各种API接口的使用，以及如何进行网络爬虫的开发。这对我来说非常实用，因为在很多项目中，我们都需要从不同的数据源获取信息，了解如何高效、稳定地进行数据采集是第一步。我特别喜欢它讲解的异常处理机制，以及如何处理反爬虫等问题，这让我对数据采集的复杂性有了更深的认识，也学到了应对这些挑战的有效方法。 接着，在数据清洗和转换的部分，作者对Pandas库的讲解可谓是深入骨髓。不仅仅是简单的增删改查，而是重点讲解了如何利用Pandas进行复杂的数据预处理，包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据类型转换、以及多表合并与连接等。这些操作对于保证数据质量至关重要，而且书中提供的多种解决方案，让我能够根据不同的场景选择最合适的方法。 更让我惊喜的是，这本书还涵盖了数据库操作和数据仓库的基本概念。虽然我不是专业的数据库管理员，但了解如何使用Python与数据库进行交互，如何编写SQL语句，以及如何设计简单的数据仓库模型，这些知识对我来说是构建完整数据流程的关键。它让我明白，数据工程不仅仅是处理数据，更包含了数据的存储和管理。 最后，书中对数据可视化的讲解也十分到位。它不仅仅是教你如何画图，而是引导你思考如何通过可视化来有效地传达信息，如何选择最能体现数据特点的图表类型。这对于我理解数据背后的故事，以及如何将数据洞察转化为 actionable insights 提供了非常有价值的指导。这本书的排版清晰，代码示例丰富，非常适合想要系统学习Python数据工程的读者。