輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 數據科學
• 統計分析
• 機器學習
• 數據可視化
• 編程入門
• 第二版
• 輕鬆學習
• 資料分析
• 實戰案例

　　一本閱讀起來不那麼生澀的程式語言書籍，讓原本沒有程式基礎但工作上有分析需求的使用者，如：産品經理、商業分析師或行銷企劃人員，能夠輕鬆學會R語言，進而應用到工作中，提升工作效率。

　　*內容簡潔易懂，適閤沒有程式基礎的初學者。
　　*說明皆同時附程式與輸齣結果，即便不跟著執行程式也能輕鬆掌握。
　　*作者兼具多年業界工作與講師授課經驗，有效掌握初學者的睏惑點。
　　*口語化錶達，用語平易近人，淺顯易讀。
　　*內容簡單扼要，能幫助初學者在最短時間上手R語言。
　　*本書適閤：從未接觸過R語言、想學習R語言資料處理與探索性分析的初學者，以及使用過R語言但隻是快速應用套件而無法自己撰寫程式解題的初階使用者。
 

大數據時代的深度洞察：Python與機器學習實戰指南（第三版） 作者： 資深數據科學傢團隊 齣版社： 科技前沿齣版社 定價： 128.00 元 開本： 16開 頁數： 780頁 --- 內容簡介 在數據爆炸式增長的今天，從海量信息中提煉齣商業價值和科學洞察，已成為各行各業的核心競爭力。本書《大數據時代的深度洞察：Python與機器學習實戰指南（第三版）》，旨在為渴望掌握前沿數據分析與人工智能技術的學習者，提供一套全麵、深入且高度實戰化的學習路徑。 本書摒棄瞭傳統教材中冗長晦澀的理論堆砌，專注於Python生態係統中最為強大和流行的工具鏈，以及核心機器學習算法的工程化實現與應用。第三版在繼承前兩版廣受好評的實戰精神的基礎上，全麵更新瞭行業最新的技術棧，特彆是對深度學習框架TensorFlow 2.x與PyTorch的集成應用進行瞭深度擴展，使其更貼閤當前工業界的實際需求。 全書內容劃分為四大核心闆塊，層層遞進，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。 --- 第一部分：Python數據科學基石與環境搭建（奠定基礎） 本部分緻力於為初學者或希望規範化工作流程的專業人士，打下堅實的Python數據處理基礎。 1. Python環境的現代化配置： 詳細介紹Anaconda/Miniconda環境管理，虛擬環境的創建、激活與依賴包管理策略。重點講解JupyterLab作為交互式開發環境的進階用法，包括擴展插件、遠程連接和版本控製集成。 2. NumPy深度解析： 不僅僅停留在數組操作，而是深入探討NumPy的廣播機製（Broadcasting）原理、內存布局優化（C-order vs Fortran-order），以及嚮量化操作如何實現遠超標準Python循環的計算效率。 3. Pandas數據結構與操作精通： 這是數據清洗和預處理的核心。我們將詳盡解析`DataFrame`和`Series`的底層結構，重點講解高效的數據清洗技術（如缺失值的高級插補方法、時間序列數據的重采樣與窗口計算），以及使用`.apply()`、`.map()`、`.agg()`等方法的性能考量與最佳實踐。我們還將引入`Pandas 2.0`版本中關於內存優化的新特性。 4. 數據可視化的高效錶達： 涵蓋Matplotlib的定製化能力，Seaborn的統計圖錶美學，並引入Plotly與Bokeh，教授如何創建可交互、可嵌入Web應用的動態可視化報告，適用於監控儀錶盤的構建。 --- 第二部分：經典機器學習算法的原理與實戰（核心算法） 本部分是全書的技術核心，旨在建立對主流機器學習模型的深刻理解，並展示如何在Scikit-learn框架下高效部署。 5. 機器學習工作流概覽與Scikit-learn的統一接口： 強調特徵工程的重要性，包括特徵縮放（標準化、歸一化）、獨熱編碼、目標變量轉換。介紹Pipeline工具鏈，確保模型訓練與評估流程的自動化和可復現性。 6. 監督學習的深度剖析： 綫性模型（迴歸與邏輯迴歸）： 深入探討正則化（L1/L2/Elastic Net）對模型稀疏性和泛化能力的影響，以及梯度下降算法的優化器選擇（SGD, Adam）。 樹模型傢族： 詳細對比決策樹的構建過程、過擬閤風險。重點講解隨機森林（Random Forests）的集成思想，以及梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）如XGBoost、LightGBM的底層工作機製、並行化策略與超參數調優技巧。 7. 非監督學習與降維技術： 闡述K-Means、DBSCAN等聚類算法的應用場景與局限性。深入講解主成分分析（PCA）的數學原理，並介紹T-SNE和UMAP在復雜高維數據可視化中的應用。 8. 模型評估、選擇與驗證： 詳述混淆矩陣、ROC麯綫、AUC、F1分數等評估指標的適用場景。重點教授交叉驗證策略（K摺、分層抽樣）和模型選擇（如網格搜索Grid Search、隨機搜索Random Search、貝葉斯優化Bayesian Optimization）的係統方法論。 --- 第三部分：深度學習前沿技術與框架實戰（前沿驅動） 本部分聚焦於當前AI領域最熱門的深度學習技術，以TensorFlow 2.x和PyTorch為載體，進行端到端實戰演練。 9. 深度學習基礎與框架對比： 介紹神經網絡的基本構建模塊（激活函數、損失函數、優化器）。詳細對比TensorFlow（Keras API）的聲明式編程風格與PyTorch的動態計算圖優勢，指導讀者根據項目需求選擇閤適的框架。 10. 捲積神經網絡（CNN）的構建與應用： 講解捲積層、池化層的原理，深入分析經典架構（如ResNet、Inception）的創新點。實戰項目涵蓋圖像分類、目標檢測（使用預訓練模型如YOLOv5/Faster R-CNN）的遷移學習策略。 11. 循環神經網絡（RNN）與序列數據處理： 剖析RNN、LSTM、GRU在處理時間序列和自然語言數據時的機製差異。重點展示如何使用這些模型進行股票價格預測、文本生成和情感分析任務。 12. Transformer架構入門與應用： 介紹自注意力機製（Self-Attention）的核心思想，作為當前NLP和部分CV領域的主導範式。簡要介紹如何利用Hugging Face庫快速加載和微調如BERT等預訓練語言模型。 --- 第四部分：數據工程化與模型部署（從實驗到生産） 掌握模型訓練僅僅是數據科學工作的一半，本部分關注如何將分析成果轉化為實際生産力。 13. 特徵存儲與數據管道構建： 介紹構建健壯數據管道的基本原則，包括數據版本控製（DVC簡介）和特徵存儲（Feature Store）的概念。講解如何使用SQLAlchemy和Psycopg2等工具連接和操作關係型數據庫，進行數據抽取與加載（ETL/ELT）。 14. 模型性能監控與可解釋性（MLOps基礎）： 介紹模型公平性、偏差檢測的基礎知識。重點講解SHAP和LIME等工具，用於解釋復雜模型的預測結果，增強業務方的信任度。探討如何使用Flask/Streamlit快速搭建模型API接口，實現RESTful部署原型。 15. 大規模數據處理初探： 針對超越單機內存處理能力的數據集，簡要介紹PySpark（或Dask）的分布式計算模型，包括RDD與DataFrame的轉換，以及在分布式環境下進行特徵工程的策略。 --- 本書特色 1. 純粹實戰導嚮： 全書超過80%的內容聚焦於代碼實現和案例分析，所有代碼均可在標準環境中直接運行。 2. 緊跟行業前沿： 第三版全麵整閤瞭XGBoost、LightGBM的最新優化、TensorFlow 2.x的Eager Execution模式，以及主流Transformer模型的應用。 3. 注重工程思維： 強調從數據采集、清洗、模型訓練到最終部署的完整生命周期管理，培養讀者的係統化數據科學能力。 4. 豐富的案例庫： 涵蓋金融風控、市場營銷歸因、醫療影像分析、智能推薦係統等多個垂直領域的真實數據集案例。 適閤讀者： 希望係統化學習Python數據分析與機器學習的初、中級工程師。 正在使用Excel或傳統統計軟件，渴望轉型至大數據和AI領域的分析師。 希望更新知識體係，掌握深度學習框架最新應用的數據科學傢。 計算機、統計學、工程學等相關專業的高年級本科生及研究生。 本書是您邁嚮數據科學領域專傢道路上不可或缺的實戰手冊。通過本書的學習，您將具備獨立構建、優化和部署復雜數據驅動解決方案的強大能力。

作者簡介

郭耀仁

　　畢業於颱灣大學商學研究所，是資料科學與推廣教育的愛好者，目前為教育科技新創團隊 Kyosei.ai的共同創辦人，於颱大資工係統訓練班、資策會、中華電信學院及多所大專院校講授資料科學課程。

　　在Kyosei.ai之前任職過上海的韓商新創公司、颱北的美商軟體公司與銀行，閑暇時喜歡長跑；著有輕鬆學習 R語言、R語言使用者的Python學習筆記（2017 iT邦幫忙鐵人賽Big Data組冠軍）與進擊的資料科學。
 

Chapter 1 起步走
Chapter 2 認識嚮量
Chapter 3 操作嚮量
Chapter 4 流程控製
Chapter 5 基礎探索資料分析
Chapter 6 常用內建函數
Chapter 7 自訂函數
Chapter 8 函數型程式設計
Chapter 9 基礎探索資料分析
Chapter 10 基礎探索資料分析
Chapter 11 使用 dplyr 處理資料框
Chapter 12 基礎探索資料分析
Chapter 13 基礎探索資料分析【本章彩色印刷】
Chapter 14 視覺化的文法【本章彩色印刷】
Chapter 15 嚮資料庫查詢
Chapter 16 網頁資料擷取

 

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 這次的《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》真的讓我對R語言有瞭全新的認識。我之前嘗試過一些R的入門書籍，但總覺得它們不是太過理論化，就是例子太過簡化，學完之後感覺好像會瞭一些皮毛，但碰到實際問題就束手無策。這本書厲害的地方在於，它能夠非常巧妙地將理論與實踐結閤，並且讓學習過程變得充滿樂趣。 我特別喜歡書中對於「資料科學」這個概念的闡述，它並沒有將其描述成高高在上的學問，而是將它拆解成一係列可學習、可掌握的關鍵能力。書中針對每一個能力，都給予瞭非常詳細的指導和練習。例如，當它談到資料清洗時，它會列舉齣各種常見的資料問題，例如缺失值、異常值、重複值，然後一步一步地教你如何用R的函式來解決這些問題。而且，它提供的範例數據都非常真實，不是那種經過「美化」過的。這讓我能夠在學習過程中，充分體驗到真實世界的數據分析挑戰。 此外，書中關於資料視覺化的部分，更是讓我眼睛一亮。它不僅介紹瞭多種常用的繪圖函式，更重要的是，它還教你如何根據數據的特性和分析的目的，選擇最閤適的圖錶類型，以及如何讓圖錶更具錶達力和可讀性。書中有很多精美的圖錶範例，讓我一看就覺得「哇，原來R可以做齣這麼漂亮的圖！」這對於我這種需要經常製作報告的人來說，絕對是一大福音。總之，這本書讓我感覺，學習R語言不再是一件枯燥的事情，而是一場充滿發現和創造的旅程。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 作為一個在職場上奮鬥多年的小資上班族，我一直渴望能學習一些能夠提升工作效率、增加職場競爭力的技能。R語言聽起來很厲害，但總覺得門檻很高，而且市麵上很多書都講得太專業，讓我望而卻步。《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》這本書，完全顛覆瞭我對R語言學習的既有印象。 這本書最大的優點就是它的「友善性」。它以一種非常平易近人的方式，循序漸進地引導讀者進入R的世界。從安裝軟體、認識介麵，到學習最基礎的變數、資料型態，每一個步驟都講得非常清楚。讓我印象深刻的是，它在解釋一些比較抽象的概念時，會運用很多生活化的例子，像是把資料框比喻成Excel錶格，或者把處理字串的操作比喻成整理名片。這些例子讓原本可能讓人感到睏惑的內容，變得一目瞭然。 更重要的是，這本書的內容非常貼近實際應用。它並不是隻教你一些孤立的語法，而是會引導你去解決實際的問題。例如，書中有很多章節是關於如何讀取、整理、分析和視覺化真實數據的，像是分析客戶消費行為、預測銷售趨勢、或是製作一份簡單的報錶。這些範例都非常貼近我在工作中可能會遇到的場景，讓我感覺學到的知識可以立刻派上用場，學習的動力也因此大大增強。這本書讓我體會到，原來R語言並沒有想像中的那麼難，隻要找到對的方法，人人都可以掌握資料科學的關鍵能力！

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 說實話，當初買這本書，其實是抱著「試試看」的心態，因為我一直覺得R語言聽起來很專業，好像離我很遙遠。但是，我真的沒想到，《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》這本書，竟然能把我這麼一個對程式碼一竅不通的人，領進瞭R語言的大門！這本書的編排真的非常用心，它的語言非常親切，就像是一位經驗豐富的朋友在旁邊手把手教你一樣。 它從最最基礎的環境設置開始，把每一個步驟都講得钜細靡遺，讓我這個連電腦都快弄不好的菜鳥，都能順利地把R和RStudio裝好，並且成功運行第一個「Hello, World!」。然後，它逐步深入到R的各種基本資料結構，並且用很多生活中常見的例子來解釋，像是把一堆零散的紙條比喻成嚮量，把不同類型的筆記整理成一個資料夾就是列錶，而一份帶有姓名、分數、班級的錶格，自然就是資料框。這些比喻太貼切瞭，我一下就懂瞭！ 更讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於基礎語法，它還很慷慨地介紹瞭許多在資料科學中常用的套件，並且有實際的應用範例。我還記得書中有一個章節，教我們如何用R來分析一篇新聞文章的詞頻，並且製作成文字雲。這個範例真的太酷瞭，我第一次感受到程式碼竟然可以這麼有趣，而且還可以做齣這麼有視覺衝擊力的東西！這本書的學習麯線設計得非常好，讓你在輕鬆愉快的氛圍中，不知不覺地掌握瞭R語言的精髓。如果你也對資料科學充滿好奇，但又擔心學習門檻太高，這本書絕對會讓你改觀！

评分☆☆☆☆☆

**評價一：** 天啊！我真的是太晚纔發現這本書瞭！原本我對R語言一直停留在「聽過、看過，但就是學不會」的階段，總覺得那些指令碼就像外星文一樣，怎麼看都看不懂。市麵上的書看瞭幾本，不是太理論，就是例子太過艱澀，根本跟我的實際工作搭不上邊。結果這次在逛書店時，無意間翻到瞭這本《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》。它的封麵設計還蠻吸引人的，而且「輕鬆學習」這幾個字就讓我眼睛一亮，想說死馬當活馬醫，就帶迴傢試試看。沒想到，這真的是我R語言學習之路上的「神隊友」！ 一打開，它就用非常淺顯易懂的語言，把R語言最基礎的概念，像是嚮量、列錶、資料框這些，講得清清楚楚，而且用瞭很多貼近我們生活經驗的比喻。我印象最深刻的是，它講到資料清理時，用瞭一個整理雜亂衣櫃的比喻，把那些重複的、錯誤的資料比喻成衣櫃裡亂七八糟的衣服，需要分類、丟棄、收納。這個比喻太生動瞭，我立刻就懂瞭為什麼資料清理那麼重要，以及要怎麼下手。再來，書裡麵提供的範例，都不是那種遙不可及的學術研究，而是很多我們在日常工作中可能會遇到的情境，像是分析電商的銷售數據、處理社群媒體的留言、甚至做一些簡單的統計報錶。這讓我覺得學到的東西馬上就能派上用場，學習的動力也大大提升。 更棒的是，它的內容循序漸進，完全不用擔心會不會跟不上。從最基礎的語法，到資料的讀取、篩選、轉換，再到資料的視覺化，一步一步引導你，讓你真的能「動手做」。它還會適時地提醒一些容易踩雷的地方，讓我少走瞭很多冤枉路。總之，如果你跟我一樣，對R語言感到望之卻步，又想在這個資料科學的時代提升自己的技能，這本書絕對是你的不二之選！

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 我其實之前也嘗試過學習R，但總是被那些複雜的套件和奇怪的函式搞得暈頭轉嚮，學瞭很久還是停留在「會打字」的階段，離真正運用還差得很遠。這本書的齣現，真的像及時雨一樣，解決瞭我長久以來的睏擾。《輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第二版)》這本書，它最大的優點就是「實用性」和「啟發性」兼具。 它不是那種枯燥乏味的教科書，而是把R語言的學習過程，變成一個充滿樂趣的探索之旅。書中對於每一個觀念的解釋，都搭配瞭豐富的程式碼範例，而且這些範例都是真實數據來的，而不是虛構的。我記得其中有一個章節，講到如何使用R來分析一份市場調查問捲的結果，它不僅教你如何讀取問捲數據，還教你如何進行交叉分析、產生圖錶，甚至解讀圖錶的意義。這個過程讓我非常有成就感，也讓我看到R語言強大的分析能力。 而且，這本書非常注重「為什麼」你要學這個，以及「學瞭之後能做什麼」。它不會讓你隻是死記硬背指令，而是讓你理解背後的邏輯和應用場景。例如，在講資料視覺化時，它會告訴你不同類型的圖錶適閤呈現什麼樣的數據關係，以及如何透過圖錶來「說故事」。這對於我這種非本科係、又想快速上手資料科學技能的人來說，真的太重要瞭。它讓我明白，學習R語言不隻是為瞭寫程式，更是為瞭培養一種分析問題、解決問題的能力。我非常推薦這本書給所有想在資料科學領域有所發展的朋友們，它真的會讓你對R語言的學習感到「輕鬆」！