大數據起步從Python開始：算法及設計基礎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 大數據
• 算法
• 數據分析
• 數據挖掘
• 編程入門
• 數據結構
• 設計模式
• 機器學習
• 人工智能

本書特色

　　1. 說明和重點安排閤理
　　書中的內容凝聚作者多年的教學經驗與體會，擴充部分使有能力的讀者可以更上一層樓。

　　2. 說明深入
　　對一些較難的知識，會剖析其本質，讓讀者能夠從根本上瞭解、掌握並靈活運用。

　　3. 實用性強
　　書中提供瞭大量針對性的實例，同時程式設計中要注意什麼？如何閱讀齣錯提示？齣現問題如何解決？都一一說明，幫助讀者迅速掌握程式設計的全過程。

　　4. 涵蓋瞭演算法和程式設計的較為核心的內容
　　選擇經典和應用廣泛的各種演算法，並結閤程式設計的思維和方法，讓讀者透過循序漸進的程式設計過程瞭解計算的魔力，掌握求解問題的方法，進而融入後續的學習和今後的生活和工作中。

好的，這是一份圍繞《大數據起步從Python開始：算法及設計基礎》這本書，但不包含該書具體內容的圖書簡介，重點描述其他相關領域的知識和價值。 --- 圖書名稱：【您的書名】的姊妹篇：數據科學的基石與前沿探索 簡介：構建現代數據智能的藍圖與實踐 在當今這個數據洪流的時代，數據不再僅僅是信息流動的載體，而是驅動商業決策、科研突破乃至社會治理的核心動力。許多讀者在學習瞭基礎的編程工具與算法框架後，往往會麵臨一個瓶頸：如何將這些“起步”的知識，真正轉化為解決復雜現實問題的能力？如何從數據中提煉齣具有前瞻性的洞察，並將其轉化為高效、穩健的係統？ 本書，作為一本著眼於數據科學深化、係統架構設計與前沿理論應用的指南，旨在填補從“基礎應用”到“專業實踐”之間的鴻溝。我們不會重復講解Python基礎語法或初階算法的實現，而是將聚焦於構建復雜數據智能係統的核心要素、數據治理的戰略思維，以及支撐未來AI發展的底層邏輯。 核心主題一：高級數據架構與性能優化 在處理TB乃至PB級彆的數據時，僅靠單機環境下的Python腳本是遠遠不夠的。本書將深入剖析分布式計算的架構精髓。我們將探討Hadoop生態係統（MapReduce, HDFS）的內在工作原理，不僅僅是API的使用，更是其設計哲學——如何在高並發、高容錯的環境下保持數據的一緻性和可用性。 我們還將詳細分析Spark的核心執行模型，包括DAG調度器、Shuffle過程的優化策略，以及內存管理機製（如Tungsten引擎）。讀者將學會如何根據不同的工作負載（批處理、流處理、交互式查詢）來選擇最閤適的資源配置和代碼結構，以實現極緻的性能調優。這部分內容將側重於係統級彆的思考，而非單一庫函數的調用。 核心主題二：專業領域的數據建模與時序分析 數據科學的價值最終體現在其對特定領域的預測能力和解釋力上。本書將跳齣通用的迴歸和分類模型，重點探討復雜非綫性關係建模。 在時間序列分析方麵，我們將深入講解經典模型（如ARIMA、GARCH）的局限性，並詳細介紹基於深度學習的長短期記憶網絡（LSTM）和Transformer架構在海量時間序列數據中的應用，例如能源消耗預測、金融市場波動模擬等。這要求讀者具備對數據內在時間依賴性的深刻理解。 此外，對於圖數據結構（Graph Data）的處理，我們將介紹Neo4j等圖數據庫的基本操作，並重點闡述圖神經網絡（GNNs）在社交網絡分析、推薦係統和生物信息學中的前沿應用，強調如何將實體間的復雜關係融入到機器學習模型中。 核心主題三：數據治理、閤規性與可解釋性（XAI） 隨著數據應用的深入，數據質量和倫理問題變得至關重要。本書將詳細闡述數據治理（Data Governance）的戰略框架，包括數據生命周期管理、元數據管理（Metadata Management）的規範化，以及構建企業級數據血緣（Data Lineage）係統的必要性。 在模型可靠性方麵，我們不再滿足於“黑箱”模型的預測結果。本書將重點介紹可解釋人工智能（XAI）的技術棧，包括LIME、SHAP等方法，如何為復雜的集成模型或深度學習模型提供清晰的決策依據和置信區間。這對於金融、醫療等強監管行業的模型部署至關重要。 核心主題四：構建健壯的機器學習運維（MLOps）流水綫 將模型從實驗環境推嚮生産環境，是一個跨越工程學和數據科學的挑戰。本書將係統性地介紹MLOps的實踐藍圖。內容涵蓋： 1. 特徵存儲（Feature Stores）的設計與實現，確保訓練與推理時特徵定義的一緻性。 2. 模型版本控製與追蹤，利用MLflow等工具，實現實驗的可復現性。 3. 自動化部署策略，包括金絲雀發布（Canary Releases）和A/B測試框架在模型迭代中的應用。 4. 模型漂移（Model Drift）的監控與自動再訓練機製的搭建。 本書假定讀者已掌握瞭基礎的Python編程能力以及對常見機器學習算法的基本認識。我們的目標是提供一個高階的視角，引導讀者從“如何寫代碼”轉嚮“如何設計一個高效、可靠、可維護的大數據智能係統”。通過對架構、深度模型、治理和運維流程的全麵覆蓋，本書將成為數據科學傢和數據工程師邁嚮專業化深水區的有力工具。

前言

01 程式設計與計算思維
1.1 程式設計與電腦語言  
1.2 電腦語言與計算思維的關係
1.3 初識Python 語言  
1.4 Python 的說明係統
1.5 本章小結
1.6 習題與思考
1.7 實驗Python 的安裝和執行環境  

02 算法概述
2.1 電腦程式與演算法  
2.2 演算法的描述
2.3 常用演算法簡介
2.4 本章小結
2.5 習題與思考
2.6 實驗演算法描述和繪製流程圖  

03 資料錶示和計算
3.1 資料和資料類型的概念
3.2 數值資料的錶示與計算  
3.3 文字資料的錶示和操作
3.4 批次資料錶示與操作
3.5 本章小結
3.6 習題與思考
3.7 實驗資料的錶示和操作  

04 基本控製結構的程式設計
4.1 用Python 實現順序結構程式
4.2 用Python 實現分支結構程式
4.3 用Python 實現循環結構程式1
4.4 字串資料操作    
4.5 本章小結
4.6 習題與思考
4.7 實驗基本控製結構

05 資料的輸入和輸齣
5.1 人- 機互動的意義、方法
5.2 標準輸入輸齣程式
5.3 檔案輸入輸齣程式
5.4 例外
5.5 本章小結
5.6 習題與思考
5.7 實驗  

06 函數與模組
6.1 函數的基本概念
6.2 在Python 語言中定義和使用函數
6.3 函數應用
6.4 模組和Python 標準函數庫
6.5 本章小結
6.6 習題與思考
6.7 實驗函數和模組的使用  

07 演算法分析與設計
7.1 演算法效能分析
7.2 查找問題
7.3 排序問題
7.4 遞迴和分治的思維
7.5 本章小結
7.6 習題與思考
7.7 實驗演算法實現與效能分析

08 物件導嚮思維簡介
8.1 物件導嚮思維
8.2 Python 中的類彆和物件
8.3 物件導嚮思維應用——圖形介麵程式設計
8.4 本章小結
8.5 習題與思考
8.6 實驗 .  

Appendix A 習題解答
Appendix B  Python 習題選編

前言

　　為瞭適應資訊和計算技術的發展，滿足社會各個領域對電腦應用人纔不斷增長的需求。本書設計瞭「演算法與程式設計基礎」的通識課程方案，力求融入計算思維，將多年來電腦學科所形成的解決問題的思維模式和方法滲透到各個學科。與傳統的程式設計類彆教材不同，本書選擇較容易上手的Python 語言，注重介紹分析問題和解決問題的方法和想法，透過對不同解決方案的分析比較，讓學生掌握選取最佳化方案並予以實現的理論方法和實際應用能力。

　　本書撰寫具有以下特點。

　　1. 說明和重點安排閤理

　　書中的內容編排凝聚瞭作者多年的教學經驗與體會，並在章節的篇幅和安排上為教師提供瞭說明內容和時間安排上的靈活性。擴充部分使有能力的讀者可以更上一層樓，並把本書當作一個有價值的參考資源。

　　2. 解說深入

　　對一些較難的知識，學生不僅要知其然，還需要知其所以然。因此書中會替學生剖析其本質，讓學生能夠從根本上瞭解、掌握並靈活運用這些知識。

　　3. 實用性強

　　書中提供瞭大量針對性的實例，同時程式設計中要注意什麼？如何閱讀齣錯提示？齣現問題如何解決？書中都會一一說明，帶領學生迅速掌握程式設計的全過程。

　　4. 涵蓋瞭演算法和程式設計較為核心的內容

　　選擇瞭經典和應用廣泛的各種演算法，並結閤程式設計的思維和方法，讓學生能夠透過循序漸進的程式設計過程瞭解計算的魔力，掌握求解問題的方法，進而融入後續的學習和今後的生活和工作中。

　　本書由吳萍負責全書的統稿。第1 章由硃敏、陳誌雲、蒲鵬執筆，第2章、第6章由周力執筆，第3章由硃晴婷執筆，第4章由蒲鵬執筆，第5章由硃晴婷、裘奮華執筆，第7章由吳萍執筆，第8章由刁慶霖執筆。附錄A 由各章撰寫者提供，附錄B由鄭凱選編。

　　由於時間倉促和作者水準有限，書中難免有不妥之處，懇請讀者們批評指正。

　　本書的搭配教材等資源可以從本公司官網www.topteam.cc 下載，和本書有關的問題，請來信至fuhy@tup.tsinghua.edu.cn。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《大數據起步從Python開始：算法及設計基礎》的時候，我真的覺得好驚喜！身為一個在科技業摸爬滾打好幾年的小資族，常常聽到「大數據」、「AI」、「機器學習」這些詞，聽起來都非常厲害，感覺是未來趨勢，但一想到要從零開始學，又覺得頭痛。以前也試過翻幾本相關的書，但很多都寫得太理論，或是直接跳到複雜的數學公式，看得我霧裡看花，最後都隻能默默地把書放迴書架。這次看到這本書，標題就寫得很清楚，從 Python 開始，而且強調「起步」和「基礎」，這對我這種程度的人來說，簡直是救星！翻開第一頁，它的排版就很舒服，不像有些技術書排得密密麻麻的，容易造成閱讀疲勞。而且，作者很聰明地選擇瞭 Python，這門語言本身就以易學著稱，很多非資訊本科的讀者也能快速上手，這點讓我覺得它非常親民。我特別期待它在「算法及設計基礎」這個部分能怎麼講解，因為我知道，光會寫程式碼是不夠的，背後的邏輯和設計思維纔是真正能解決問題的關鍵。希望這本書能帶我打下紮實的基礎，讓我不再害怕那些聽起來遙不可及的科技術語。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我對這本《大數據起步從Python開始：算法及設計基礎》並沒有抱太高的期待，因為市麵上類似主題的書實在太多瞭，很多都換湯不換藥，標題聽起來很吸引人，但內容卻很空泛。不過，我還是基於好奇心買瞭下來，想說看看這次會不會有什麼不一樣。翻開之後，我驚喜地發現，它的講解方式真的非常有條理，而且非常接地氣。作者並沒有一開始就丟一堆術語齣來，而是從最基礎的概念開始，像是 Python 的安裝、基本語法，甚至是一些常用的 IDE 介紹，都講得非常詳細，讓我這個對程式設計隻有一點點概念的人，也能輕鬆跟上。更重要的是，它在講解演算法的部分，並沒有一味地複製教科書上的內容，而是用很多生動的比喻和實際的例子來解釋，像是排序演算法，它用瞭我們生活中常見的場景來做對比，這樣一來，原本抽象的演算法概念就變得非常具體，而且容易理解。我尤其欣賞它在「設計基礎」這個部分的花費的篇幅，這常常是很多入門書籍會忽略的地方，但好的設計思維，纔是能讓你寫齣更有效率、更可維護程式碼的關鍵。整體而言，這本書的編排和內容，都顯示齣作者對入門讀者的用心。

评分☆☆☆☆☆

我平常工作跟大數據其實沒有直接關聯，但最近為瞭提升自己的競爭力，想說也來學點新東西，畢竟現在哪個行業都離不開數據。在書店看到這本《大數據起步從Python開始：算法及設計基礎》，光是標題就讓我很感興趣，感覺很適閤我這種完全沒有基礎的人。實際翻閱後，發現它的內容確實非常紮實。作者在 Python 的部分，從最基礎的環境架設，到一些常用的函式庫，都講得很詳細，而且是那種你照著做，幾乎不會齣錯的詳細程度。我以前聽過一些關於資料處理的工具，但總覺得太專業，不敢去碰。這本書讓我發現，其實這些工具並沒有那麼遙不可及，尤其是在講解資料分析的常用套件時，作者用瞭很多實際的資料集來做範例，讓我能直接練習，而不是光看文字。我印象比較深刻的是，它在講解如何從外部檔案讀取資料時，提供瞭好幾種不同的檔案格式的讀取方法，而且都給瞭非常清晰的程式碼。至於演算法的部分，我本來以為會很枯燥，但作者用瞭很多流程圖和圖示，把複雜的演算法步驟視覺化，這樣一來，即使是像我這樣比較不擅長數學和邏輯的人，也能更容易理解演算法的運作原理。這本書讓我對大數據不再感到那麼畏懼，反而充滿瞭學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

這次入手《大數據起步從Python開始：算法及設計基礎》，主要是我身邊的幾個朋友都在討論大數據的應用，聽得我心癢癢的，但又不知道從何入門。在 PTT 和 Dcard 上搜尋瞭一下，發現這本書的評價還不錯，尤其是提到它能幫初學者建立起穩固的基礎，這點讓我很心動。拿到書之後，我第一時間就衝到咖啡廳，迫不及待地翻閱。它的開頭並沒有直接講述複雜的演算法，而是先花瞭不少篇幅在 Python 的基礎上，像是資料型別、迴圈、條件判斷等等，這些都是非常重要的基石。我以前也試過學 Python，但總是因為語法不熟悉，或是看不懂一些奇奇怪怪的符號而卡住。這本書的講解方式非常清晰，每一個語法點都附有程式碼範例，而且都有詳細的解釋，讓我能夠邊看邊練習，而且很容易就能驗證自己寫的程式碼是否正確。我特別喜歡它在講解函式的部分，用瞭一個很貼切的生活化例子，讓我立刻理解瞭函式的用途和重要性。對於「演算法」的部分，它也沒有直接就講述複雜的演算法，而是先從一些簡單的概念開始，像是時間複雜度和空間複雜度，這些都是理解演算法效率的基礎。這本書真的是一本從零開始，一步一步引導你進入大數據世界的優質教材。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種身在科技業，但卻是偏嚮應用端，而非寫程式的職位來說，大數據的發展趨勢一直是我關注的焦點。但無奈於自己程式背景較弱，一直對這領域望而卻步。偶然間，我聽朋友推薦瞭這本《大數據起步從Python開始：算法及設計基礎》，在好奇心的驅使下，我決定入手一本來研究。剛拿到書，我便被它的內容編排所吸引，作者在 Python 的介紹上，循序漸進，從安裝環境到基本的語法結構，都做瞭非常詳盡的說明，讓我這種初學者也能無痛上手。特別是對於「演算法」的講解，它並沒有像許多教科書那樣，直接拋齣複雜的公式，而是透過許多生活化的場景和具體的範例，來闡釋演算法的核心概念，像是如何尋找最佳路徑，或是如何進行資料的分類。我認為這本書在「設計基礎」的部分，給予瞭非常大的篇幅，這點是我非常欣賞的，因為在實際應用中，不僅要知道怎麼寫程式，更要知道如何設計齣一個有效率、易於維護的係統。例如，在講解如何優化程式碼效率時，作者提供瞭許多實用的技巧，這對我來說是非常寶貴的經驗。總體而言，這本書成功地降低瞭大數據學習的門檻，讓我對這個領域有瞭更深一層的認識和信心。