包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

黃文青 著

圖書標籤:

• Python
• 數據工程
• 數據分析
• 數據處理
• 編程技巧
• 實戰
• 進階
• 包郵
• 技術
• 學習

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121336546

商品編碼：28674800590

僅僅會Python編程是不夠的。想成為一名的數據分析工程師，還需要有、透徹理解問題本質的能力，善於把實際的工作任務拆解成準確的數據問題，並運用相關的知識來解決。本書恰好是從這個角度齣發的，它條分縷析地幫助你認識任務的本質，教你從數據的角度來思考、拆解任務，並終順利地達成目標。

1 概述 / 1
1.1 何為數據工程師 / 1
1.2 數據分析的流程 / 3
1.3 數據分析的工具 / 11
1.4 大數據的思與辨 / 14
2 關於Python / 17
2.1 為什麼是Python / 17
2.2 常用基礎庫 / 19
2.2.1 Numpy / 19
2.2.2 Pandas / 26
2.2.3 Scipy / 37
2.2.4 Matplotlib / 38
3 基礎分析 / 43
3.1 場景分析與建模策略 / 43
3.1.1 統計量 / 43
3.1.2 概率分布 / 48
3.2 實例講解 / 55
3.2.1 誰的成績更優秀 / 55
3.2.2 應該庫存多少水果 / 57
4 數據挖掘 / 60
4.1 場景分析與建模策略 / 60
4.1.1 分類 / 61
4.1.2 聚類 / 76
4.1.3 迴歸 / 86
4.1.4 關聯規則 / 90
4.2 數據挖掘的重要概念 / 93
4.2.1 數據預處理 / 93
4.2.2 評估與驗證 /97
4.2.3 Bagging 與Adaboost / 99
4.2.4 梯度下降與牛頓法 / 102
4.3 實例講解 /105
4.3.1 信用卡欺詐監測 / 105
4.3.2 員工離職預判 /110
5 深度學習/ 114
5.1 場景分析與建模策略 / 115
5.1.1 感知機 / 115
5.1.2 自編碼器 / 119
5.1.3 限製玻爾茲曼機 /123
5.1.4 深度信念神經網絡 / 127
5.1.5 捲積神經網絡 / 129
5.2 人工智能應用概況 / 137
5.2.1 深度學習的曆史 /137
5.2.2 人工智能的傑作 / 140
5.3 實例講解 / 146
5.3.1 學習識彆手寫數字 / 146
5.3.2 讓機器認識一隻貓 / 151
6 大數據分析 / 160
6.1 常用組件介紹 / 160
6.1.1 數據傳輸 / 165
6.1.3 數據計算 / 174
6.1.4 數據展示 / 180
6.2 大數據處理架構 / 188
6.2.1 Lambda 架構 / 189
6.2.2 Kappa 架構 / 192
6.2.3 ELK 架構 / 193
6.3 項目設計 / 194
參考文獻 / 202

駕馭海量數據，構建智能未來——您的數據工程啓航圖 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動企業決策、技術創新乃至社會進步的核心資産。從海量的用戶行為記錄到精密的科學實驗數據，再到浩瀚的宇宙觀測信息，如何高效地采集、存儲、處理、分析並最終轉化為有價值的洞察，成為瞭衡量一個組織核心競爭力的關鍵。數據工程師，正是這場數字化浪潮中的關鍵建造者，他們搭建起數據處理的管道，確保信息的順暢流動與安全可靠，為機器學習、人工智能、商業智能等高級應用提供堅實的地基。 本書並非一本淺嘗輒止的入門指南，也不是一本枯燥的理論堆砌。它是一份詳實而實用的“數據工程建造手冊”，旨在為您提供一套係統性的方法論和一套可操作的技能體係，幫助您從容應對現代數據工程所麵臨的各種挑戰。我們將一起深入探索構建強大、高效、可擴展的數據處理係統的全貌，讓您在數據領域中遊刃有餘，成為真正掌握數據價值的工程師。 第一部分：數據的基石——理解與采集 在著手構建任何數據係統之前，深入理解數據的本質、來源以及采集方式至關重要。本部分將帶領您建立起對數據世界的宏觀認知，並掌握從各種渠道獲取數據的核心技術。 數據形態與結構： 我們將首先探討數據的不同形態，包括結構化數據（如關係型數據庫中的錶格）、半結構化數據（如JSON、XML）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。理解這些數據的特性，有助於我們選擇最適閤的數據存儲和處理方式。例如，如何有效地解析和處理海量的日誌文件？如何從非結構化的文本中提取關鍵信息？這些都將是我們在後續章節中會觸及的實際問題。 數據采集策略與工具： 數據來源多種多樣，可能是應用程序産生的實時數據流，也可能是定期從第三方服務獲取的數據集。本部分將深入講解如何設計和實現高效、可靠的數據采集流程。我們將重點關注以下幾個方麵： API集成： 學習如何通過 RESTful API、GraphQL 等接口從外部服務獲取數據，理解認證、鑒權、分頁、速率限製等重要概念，並掌握使用 Python 庫（如 `requests`）進行高效 API 調用和數據解析的技巧。 數據庫交互： 掌握連接不同類型數據庫（如 PostgreSQL, MySQL, MongoDB）的能力，學習 SQL 語言的精髓，理解 ORM（對象關係映射）框架（如 SQLAlchemy）的優勢，並學會如何進行批量讀取、寫入和數據同步。 文件係統操作： 瞭解如何從本地文件係統、分布式文件係統（如 HDFS）或雲存儲（如 Amazon S3, Google Cloud Storage）讀取和寫入數據，包括 CSV, Parquet, Avro 等常見數據格式的處理。 實時數據流采集： 介紹消息隊列（如 Kafka, RabbitMQ）的概念和工作原理，學習如何搭建和使用消息隊列來接收和轉發實時數據流，理解生産者-消費者模型和消息持久化機製。 數據清洗與預處理基礎： 原始數據往往充斥著錯誤、缺失值、重復項和不一緻的格式。在將數據用於分析或模型訓練之前，必須進行細緻的清洗和預處理。本部分將介紹常用的數據清洗技術，包括： 缺失值處理： 探討插補（均值、中位數、模型預測）和刪除等方法的優劣，以及在不同場景下的適用性。 異常值檢測與處理： 學習使用統計方法（如 Z-score, IQR）或可視化手段識彆異常數據，並討論如何根據業務需求進行保留、轉換或移除。 數據格式統一： 解決日期時間格式不一緻、字符串編碼問題、單位換算等常見挑戰，確保數據的一緻性和可比性。 重復數據識彆與去重： 探討基於精確匹配和模糊匹配的去重策略。 第二部分：數據的存儲與管理——為數據保駕護航 高效、可靠的數據存儲是數據工程的生命綫。本部分將帶領您深入瞭解不同類型的數據存儲技術，並學習如何根據業務需求選擇和優化存儲方案。 關係型數據庫（RDBMS）的深度應用： 盡管 NoSQL 數據庫日益流行，但關係型數據庫在許多場景下仍然是首選。我們將深入探討： 數據庫設計原則： 範式理論（1NF, 2NF, 3NF）的應用，如何設計高效的錶結構、主鍵、外鍵和索引，以優化查詢性能和保證數據完整性。 SQL 性能優化： 學習分析查詢計劃，理解索引的原理和使用場景，掌握 JOIN 操作的優化技巧，以及如何編寫高效的 SQL 語句。 事務管理與並發控製： 理解 ACID 特性，掌握事務隔離級彆，以及如何在多用戶環境下保證數據的一緻性。 NoSQL 數據庫的多元選擇： 針對不同的數據模型和訪問模式，NoSQL 數據庫提供瞭更靈活的解決方案。我們將探索： 鍵值數據庫（Key-Value Stores）： 如 Redis，瞭解其在緩存、會話管理等場景下的應用，以及如何實現快速的讀寫操作。 文檔數據庫（Document Databases）： 如 MongoDB，學習其如何存儲和查詢半結構化數據，以及在敏捷開發中的優勢。 列族數據庫（Column-Family Stores）： 如 Cassandra，理解其在大規模分布式存儲和高可用性方麵的特點。 圖數據庫（Graph Databases）： 如 Neo4j，探索其在處理復雜關係網絡（如社交網絡、推薦係統）方麵的獨特能力。 數據倉庫與數據湖： 為瞭支持復雜的分析和商業智能，我們需要構建專門的數據存儲係統。 數據倉庫（Data Warehouse）： 學習維度建模（星型模型、雪花模型），理解 ETL（Extract, Transform, Load）和 ELT（Extract, Load, Transform）流程，以及如何構建麵嚮分析的數據模型。 數據湖（Data Lake）： 理解其存儲原始、未經處理數據的能力，以及如何在此基礎上進行各種形式的數據處理和分析，支持更廣泛的應用場景。 分布式存儲係統： 隨著數據量的劇增，單機存儲已無法滿足需求。我們將介紹： Hadoop 分布式文件係統（HDFS）： 理解其架構、容錯機製和應用場景。 雲存儲服務： 如 Amazon S3、Google Cloud Storage，學習其可擴展性、成本效益和集成能力。 第三部分：數據的處理與轉換——釋放數據價值 收集和存儲數據隻是第一步，真正讓數據“活”起來，需要高效的處理和轉換能力。本部分將聚焦於數據的計算、轉換和分析流程。 批處理與流處理： 區分兩種主要的計算範式，並學習如何在不同場景下應用。 批處理框架： 深入理解 Apache Spark 的工作原理，包括 RDD、DataFrame、Spark SQL 等核心概念，學習如何使用 Spark 進行大規模數據轉換、聚閤和分析。我們將演示如何使用 PySpark 編寫高效的批處理作業。 流處理框架： 介紹 Apache Flink 或 Spark Streaming 的概念，理解事件時間、窗口操作、狀態管理等流處理核心要素，以及如何處理實時數據流。 ETL/ELT 工具與流程： 學習如何設計和實現健壯的 ETL/ELT 管道，確保數據的準確性和一緻性。我們將討論： 數據轉換邏輯： 如何實現復雜的數據聚閤、拆分、閤並、富化等操作。 任務調度與編排： 介紹 Airflow、Luigi 等工作流管理工具，學習如何自動化、調度和監控數據處理任務，構建可靠的數據管道。 數據質量保障： 在 ETL/ELT 過程中加入數據校驗、審計和監控機製，確保輸齣數據的質量。 數據湖上的處理： 結閤數據湖的靈活性，學習如何在數據湖上進行各種數據處理任務，例如使用 Presto/Trino 或 Spark SQL 對存儲在 S3 或 HDFS 上的數據進行即席查詢和分析。 數據治理與元數據管理： 隨著數據量的增長，有效的治理變得至關重要。我們將探討： 數據血緣追蹤： 理解數據從源頭到最終應用的完整生命周期，便於故障排查和影響分析。 數據目錄與發現： 如何建立數據資産的清單，方便用戶查找和理解可用數據。 數據安全與閤規： 瞭解數據訪問控製、加密、脫敏等安全措施，以及在 GDPR、CCPA 等法規下的閤規要求。 第四部分：數據的分析與應用——驅動洞察與決策 最終，數據的價值體現在它能夠驅動決策和産生洞察。本部分將介紹如何將處理後的數據轉化為可操作的見解，並為更高級的應用奠定基礎。 數據可視化基礎： 學習使用 Python 的可視化庫（如 Matplotlib, Seaborn, Plotly）將復雜的數據轉化為直觀的圖錶，以便更好地理解數據趨勢和模式。 商業智能（BI）工具集成： 瞭解如何將處理後的數據連接到 Tableau, Power BI 等 BI 工具，為業務用戶提供交互式儀錶闆和報告。 機器學習與人工智能的準備： 數據工程師的工作是為機器學習工程師和數據科學傢提供高質量的數據輸入。我們將討論： 特徵工程基礎： 如何從原始數據中提取、轉換和構建有效的特徵，以提高模型的性能。 數據劃分與準備： 學習如何將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，以及進行必要的數據歸一化和標準化。 模型部署與集成： 瞭解模型預測結果如何被集成到生産係統中，以及數據工程師在其中的角色。 數據産品與服務： 思考如何將數據處理能力封裝成可復用的服務或産品，例如實時數據 API、分析報告生成器等。 結語 本書旨在為您提供一個全麵而深入的視角，讓您能夠係統地學習和掌握現代數據工程的關鍵技術與方法。我們相信，通過理論學習與動手實踐相結閤，您將能夠構建齣穩定、高效、可擴展的數據基礎設施，成為數據驅動時代的優秀數據工程師。無論您是希望轉行數據工程，還是想在現有崗位上深化數據技能，本書都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一同踏上這段激動人心的數據之旅，用代碼和智慧，編織屬於您的數據未來！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買《包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師》這本書，最初是被它“絕技”這個詞吸引的，想著能學到一些不為人知的Python技巧。讀完之後，我發現它確實名副其實，但“絕技”並非憑空而來，而是建立在紮實的Python功底和對數據工程深刻理解之上。這本書給我帶來的，不僅僅是技術的提升，更多的是一種思維模式的轉變。 在接觸這本書之前，我對數據工程的概念比較模糊，隻是知道需要處理大量的數據。這本書就像一個引路人，清晰地勾勒齣瞭數據工程師的職責和工作流程，並詳細闡述瞭Python在這個流程中的關鍵作用。從數據的獲取、清洗、轉換，到存儲、分析和可視化，每一個環節都給瞭我非常具體的指導和實用的工具。 我特彆欣賞書中關於數據采集和預處理的章節。作者講解瞭如何利用Python庫，如Requests和BeautifulSoup，從網絡上抓取結構化和非結構化數據，並詳細指導瞭如何使用Pandas來清洗和轉換這些原始數據，使其達到分析的要求。這部分內容，對於我這種數據小白來說，簡直是及時雨，讓我學會瞭如何“馴服”那些雜亂無章的數據。 書中的數據存儲和管理部分也讓我受益匪淺。它介紹瞭如何使用Python與關係型數據庫（如PostgreSQL）和非關係型數據庫（如MongoDB）進行交互，以及如何進行ETL（Extract, Transform, Load）流程的設計和實現。這讓我對如何構建可靠的數據管道有瞭初步的認識，也為我未來處理更大數據量的工作奠定瞭基礎。 此外，這本書還涉及到瞭數據分析和可視化的內容，雖然不是最核心的部分，但卻為我提供瞭一個完整的端到端的解決方案。通過學習書中講解的各種可視化技術，我能夠更直觀地理解數據，並能有效地嚮他人傳達我的發現。這本書的語言風格也十分通俗易懂，即使是復雜的概念，也能被分解成易於理解的步驟，讓我能夠循序漸進地掌握。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師》後，我最直觀的感受就是它的內容非常紮實，而且理論與實踐結閤得非常緊密。我之前嘗試過一些Python數據相關的書籍，但很多都偏嚮於理論講解，或者案例比較零散，很難形成一個完整的知識體係。而這本書則不同，它從數據工程的核心流程齣發，係統地展示瞭如何用Python解決實際問題。 書中在數據采集的部分，詳細介紹瞭各種API接口的使用，以及如何進行網絡爬蟲的開發。這對我來說非常實用，因為在很多項目中，我們都需要從不同的數據源獲取信息，瞭解如何高效、穩定地進行數據采集是第一步。我特彆喜歡它講解的異常處理機製，以及如何處理反爬蟲等問題，這讓我對數據采集的復雜性有瞭更深的認識，也學到瞭應對這些挑戰的有效方法。 接著，在數據清洗和轉換的部分，作者對Pandas庫的講解可謂是深入骨髓。不僅僅是簡單的增刪改查，而是重點講解瞭如何利用Pandas進行復雜的數據預處理，包括缺失值填充、異常值檢測與處理、數據類型轉換、以及多錶閤並與連接等。這些操作對於保證數據質量至關重要，而且書中提供的多種解決方案，讓我能夠根據不同的場景選擇最閤適的方法。 更讓我驚喜的是，這本書還涵蓋瞭數據庫操作和數據倉庫的基本概念。雖然我不是專業的數據庫管理員，但瞭解如何使用Python與數據庫進行交互，如何編寫SQL語句，以及如何設計簡單的數據倉庫模型，這些知識對我來說是構建完整數據流程的關鍵。它讓我明白，數據工程不僅僅是處理數據，更包含瞭數據的存儲和管理。 最後，書中對數據可視化的講解也十分到位。它不僅僅是教你如何畫圖，而是引導你思考如何通過可視化來有效地傳達信息，如何選擇最能體現數據特點的圖錶類型。這對於我理解數據背後的故事，以及如何將數據洞察轉化為 actionable insights 提供瞭非常有價值的指導。這本書的排版清晰，代碼示例豐富，非常適閤想要係統學習Python數據工程的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我之前對數據工程師這個職業一直很好奇，但總覺得門檻很高，不知道從何開始。直到我遇到瞭《包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師》，纔真正找到瞭打開這個領域大門的鑰匙。這本書的內容非常豐富，而且講解得非常透徹，讓我對Python在數據工程中的應用有瞭全新的認識。 書中從最基礎的數據獲取講起，詳細介紹瞭如何利用Python進行網絡爬蟲的開發，以及如何處理各種API接口。這對我來說非常關鍵，因為在實際工作中，很多時候需要從不同的數據源提取信息。作者還分享瞭很多處理異常情況的技巧，比如如何應對反爬機製，如何進行數據校驗，這些都是非常有用的實戰經驗。 接著，關於數據清洗和轉換的部分，堪稱是Pandas的最佳實踐指南。它不僅僅是教授基礎的DataFrame操作，而是深入講解瞭如何利用Pandas進行復雜的數據清洗、特徵工程，以及如何處理各種不規則的數據。我尤其喜歡書中關於數據聚閤和分組操作的講解，這對於我理解和分析大量數據非常有幫助。 讓我感到驚喜的是，這本書還涉及到瞭數據存儲和管理方麵的知識。它介紹瞭如何使用Python與數據庫進行交互，比如SQLAlchemy，以及如何進行ETL（Extract, Transform, Load）流程的設計。這讓我意識到，數據工程不僅僅是數據的處理，更是數據的生命周期管理。 此外，書中對於數據可視化和報告的講解也讓我印象深刻。它不僅僅是教你如何製作圖錶，更是強調如何通過可視化來有效地傳達數據洞察，以及如何將復雜的分析結果清晰地呈現給不同背景的受眾。這本書的寫作風格非常流暢，而且代碼示例也很豐富，讓我能夠邊學邊練，快速掌握書中介紹的知識。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完《包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師》，真是讓我眼前一亮。我本身是做IT運維的，一直想往數據方嚮轉，但又不知道從何入手。這本書就像給我指明瞭一個清晰的方嚮，讓我知道Python在這個領域到底能發揮多大的作用。它不是那種枯燥的技術手冊，而是充滿瞭實操性和指導性。 書中關於數據采集的部分，講解得非常細緻，從HTTP請求的基礎到更復雜的網頁抓取技術，都涵蓋瞭。我尤其喜歡它講到如何處理API認證和速率限製的部分，這些細節對於保證數據采集的穩定性和閤規性至關重要。而且，它還講到瞭如何處理各種不同的數據格式，比如JSON、XML，以及如何將它們轉換成Python可用的數據結構。 接著，在數據清洗和轉換方麵，這本書簡直是Pandas的教科書。它不隻是教你基本操作，而是教你如何利用Pandas進行高效的數據重塑、閤並、拆分，以及如何進行復雜的字符串處理和日期時間轉換。這些操作對於我來說非常實用，因為在實際工作中，數據的質量往往是製約分析效果的最大因素。 讓我驚喜的是，書中還涉及到瞭數據倉庫和數據湖的概念，以及如何利用Python來構建簡單的數據管道。雖然這些概念對我來說比較新，但作者用非常易懂的方式進行瞭講解，讓我對數據工程的整體架構有瞭更清晰的認識。這讓我明白，數據工程師不僅僅是處理單個的數據集，更是要構建一個完整的數據係統。 最後，這本書在數據可視化方麵也給瞭我很大的啓發。它不僅僅是介紹各種圖錶類型，更是教我如何根據不同的分析目標來選擇閤適的圖錶，以及如何通過圖錶來講述數據的故事。這對於我將來嚮非技術團隊匯報工作，將非常有幫助。總的來說，這本書給我帶來瞭非常係統和全麵的數據工程知識，讓我對接下來的學習和工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手的這本《包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師》，簡直是打開瞭我數據工程新世界的一扇門！作為一名初涉數據領域的職場新人，我對各種工具和技術的學習麯綫一直有些畏懼，但這本書卻以一種非常接地氣的方式，循序漸進地引領我探索Python在數據工程中的強大能力。它不僅僅是羅列API和語法，而是通過大量的實戰案例，教會我如何將Python融入到數據采集、清洗、轉換、存儲以及可視化等核心數據工程流程中。 特彆令我印象深刻的是，書中關於數據采集的部分，詳細講解瞭如何利用Requests庫爬取網頁數據，並結閤BeautifulSoup進行解析，這對於我理解數據從何而來，如何閤法閤規地獲取，有瞭全新的認識。接著，在數據清洗和轉換方麵，作者並沒有止步於Pandas的基礎操作，而是深入講解瞭如何處理缺失值、異常值，進行數據類型轉換，以及利用各種技巧實現復雜的數據重塑和特徵工程。這些內容對我來說至關重要，因為我深知，高質量的數據是所有分析和模型的基礎。 此外，書中對數據存儲和管理的部分也給瞭我很大的啓發。雖然我目前接觸的數據量還不算特彆龐大，但瞭解如何使用Python與數據庫（如SQLAlchemy）進行交互，如何進行數據備份和恢復，這些基礎知識為我未來處理更大規模數據打下瞭堅實的基礎。而且，作者還巧妙地將一些基礎的自動化腳本編寫技巧融入其中，讓我意識到Python在提升工作效率方麵有著巨大的潛力，不僅僅是處理數據，更是自動化日常重復性任務的利器。 最讓我驚喜的是，這本書在講解數據可視化方麵，並沒有僅僅停留在Matplotlib和Seaborn的錶麵。它引導我思考如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶類型，如何通過圖錶清晰地傳達數據洞察。讀完這部分內容，我感覺自己對如何從數據中“講故事”有瞭更深刻的理解，這對於嚮非技術背景的同事或領導匯報工作，簡直是福音。這本書的語言風格也十分友好，即使是復雜的概念，也能被清晰易懂地解釋，讓我閱讀起來絲毫沒有壓力。 總而言之，《包郵 Python絕技：運用Python成為數據工程師》這本書，絕對是想要在數據工程領域有所建樹的Python學習者的首選。它提供瞭一個係統性的學習路徑，讓我能夠全麵掌握Python在數據處理各個環節的應用，並且通過大量實戰案例，有效鞏固瞭所學知識。這本書不僅提升瞭我的技術能力，更重要的是，它讓我對數據工程這個職業充滿瞭信心和期待。我會強烈推薦給身邊所有對數據領域感興趣的朋友們，相信它一定會給你們帶來意想不到的收獲。