这本书是《Data Science from Scratch》第二版（出版于2019年），旨在帮助读者从零开始学习数据科学的基础知识和实践技能。
### 数据科学从零开始——第二版
#### 书籍概述
《数据科学从零开始》（第二版）由乔尔·格鲁斯编写，于2019年出版。本书旨在帮助读者从头学习数据科学的核心概念和技术，并通过Python语言进行实践。作为一本全面的数据科学入门教材，本书不仅覆盖了理论基础，还提供了丰富的实践案例，让读者能够在实际操作中理解和掌握数据科学的基本原理。
#### 版权与出版信息
该书由OReilly Media, Inc. 出版，ISBN为978-1-492-04113-9。版权持有者为乔尔·格鲁斯，所有权利均保留。本书在美国印刷，首次出版时间为2015年4月，第二版出版时间为2019年5月。
#### 内容概览
##### 第一章：数据科学导论
本章介绍了数据科学的基本概念和发展历程。通过定义数据科学、了解其应用领域以及讨论其对现代社会的影响，读者可以建立对数据科学的整体认识。此外，还会探讨数据科学与其他学科的关系，如统计学和计算机科学等。
##### 第二章：Python编程基础
对于没有编程经验的新手来说，本章将教授Python的基础语法和常用库的使用方法。Python因其简洁性和强大的数据分析能力而成为数据科学领域的首选语言之一。读者将学习变量、条件语句、循环结构、函数定义等内容，并掌握NumPy、Pandas等重要库的用法。
##### 第三章：概率与统计基础
概率与统计是数据科学的重要组成部分。本章深入浅出地介绍了概率论的基本概念，包括概率分布、期望值和方差等，并进一步讨论了统计推断的方法。这些基础知识为后续章节中的数据分析和机器学习打下了坚实的数学基础。
##### 第四章：数据清理与预处理
在实际工作中，原始数据往往存在缺失值或异常值等问题，需要进行清洗和预处理才能用于分析。本章详细介绍了数据清理的方法和技术，如数据标准化、离群值检测等。通过实例演示如何使用Python进行数据预处理，确保了数据的质量。
##### 第五章：探索性数据分析
本章重点介绍了探索性数据分析（EDA）的技巧和方法。EDA是一种发现数据集中模式、趋势及异常点的过程。读者将学会使用可视化工具来探索特征之间的关系，并利用统计测试验证假设。
##### 第六章：机器学习基础
机器学习是数据科学的核心技术之一。本章从基本理论出发，介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的概念和算法原理。通过具体的示例和代码实现，使读者能够理解并应用常见的机器学习算法，如线性回归、决策树及K-means聚类等。
##### 第七章：深度学习简介
随着神经网络技术的发展，它们已成为解决复杂问题的强大工具。本章简要介绍了前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本概念，并展示了如何使用TensorFlow或PyTorch等框架构建模型。
##### 第八章：项目实践与案例研究
为了巩固所学知识，本章提供了一系列实际项目案例，涵盖社交媒体情感分析及电子商务推荐系统等领域。通过参与这些项目，读者可以在实践中加深对数据科学流程的理解，并提高解决实际问题的能力。
#### 结语
《数据科学从零开始》（第二版）是一本适合初学者和有一定基础的读者的综合性教材。它不仅系统地讲解了数据科学的核心知识和技术，还注重培养读者的实际操作能力。通过阅读本书，读者可以建立起坚实的数据科学基础，并为进一步的专业发展打下良好开端。
5星
