東京大學資料科學傢養成全書:使用Python動手學習資料分析

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塚本邦尊
圖書標籤:
  • Python
  • 資料分析
  • 機器學習
  • 深度學習
  • 東京大學
  • 資料科學
  • 統計學
  • 演算法
  • 程式設計
  • 數據挖掘
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圖書描述

「大數據會消失,資料科學不會」
「所有的科學都是資料科學」
―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書―――

東京大學資料科學人氣講座全收錄────
★傳說中的東大鬆尾研究室超熱門課程,第一手內容完整公開!
★用Python學習基本的程式撰寫,邊做邊學,鍛鍊最強的資料科學技能!
★收錄大量練習題和綜閤題演練,打好理論基本功,具體應用於實務現場!
★體驗資料科學的魅力,培養整閤跨領域課題的創造力!


所謂科學,是從世界上混沌的現象裡找齣本質,逐步解決各式各樣的問題。在日漸龐大的各種資料當中,運用科學的力量解決各種問題,便可說是資料科學。
資料科學不僅隻是數學(統計、機率、機器學習等),更是藉用IT等各種力量,不斷挑戰世界上的難題與背後課題的綜閤領域。
運用這樣資料科學和人工智慧的力量,減少浪費與沒有效率的事物,進一步創造齣新價值,可以讓這個世界更加美好。

動手操作實際的資料,大量練習題馬上學、馬上練、馬上懂!

本書廣泛說明資料科學不可不知的基礎事項,蒐羅豐富的重要關鍵知識和好用的參考資料,成為學習資料科學的地圖與羅盤。
書中主要使用Python來學習基本的程式撰寫技巧,以及資料的取得、讀取、操作等,含括各式各樣Python函式庫的使用方式、機率統計的手法、機器學習(監督式學習、非監督式學習、性能調校),還有讓Python高速化的方法和Spark的簡單操作等。
書中說明如何實際將現場的資料進行加工與分析,如何具體運用於市場行銷或金融等,使用何種手法來撰寫程式比較好,以及組閤程式的技巧和流程。除瞭理論解說,也介紹實務性的使用方法,可立即上手應用。
收錄各種類型的實作練習題和綜閤問題,以實際的問題為前提來思考,一邊動手實踐。

本書的齣版緣由

本書以2017年至2018年於東京大學舉辦的「全球消費智慧捐贈講座」講義和線上課程教材為基礎,用簡潔易懂的形式彙整編纂而成。
這個廣受歡迎的熱門講座首度齣版,原因有三:
首先,希望讓更多讀者瞭解資料科學,培養資料分析技能。資訊時代各行各業都需要資料分析的人纔,瞭解應該具備哪些知識、有何種處理手法、能達成什麼樣的目標,善用資料科學將是緻勝的關鍵。
其次,雖然線上資源豐富又方便取得,但並非隨時都能在線上學習。藉由書籍的形式,可因地製宜反覆演練複習。
第三,以學習效果來說,書本的編排有助於深入思考,成效更佳。

本書的目標讀者

▌有程式設計經驗、完成理科大一大二程度數學,以及對於學習資料科學有高度意願的一般人士
▌藉由本書,可掌握資料科學入門程度至中級程度的內容,已達中級程度以上者也能參酌本書來複習資料分析相關知識
▌對於目前備受矚目的深度學習,可透過本書掌握學習深度學習之前必需的基礎技能

在本書裡學到的東西

▌Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib的基礎
▌機率/統計/推論/迴歸的基礎
▌使用Numpy/Scipy進行科學計算
▌使用Pandas進行資料加工處理(遺漏資料/異常值的處理、時間序列資料的處理)
▌使用Matplotlib進行資料視覺化
▌機器學習(多元線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、k-NN、聚類分析、主成分分析、購物籃分析、模型調校)
好的,這裏是為您構思的一份圖書簡介,內容將圍繞數據科學領域的核心概念和技能展開,但不提及您提供的特定書名或其具體內容: --- 數據驅動的未來:洞察、預測與決策的藝術 在這個信息爆炸的時代,數據已成為驅動商業決策、科學發現乃至社會進步的核心資産。然而,原始數據的洪流往往令人望而卻步。如何從海量信息中提煉齣有價值的洞察?如何構建可靠的模型來預測未來趨勢?這本著作旨在為所有渴望掌握數據科學核心技能的探索者提供一份全麵而實用的路綫圖。 本書並非停留於理論的空中樓閣,而是聚焦於實踐操作與思維模型的構建。我們深知,真正的能力源於親手處理真實世界問題的經驗。因此,內容組織上,我們遵循從基礎到前沿的遞進路徑,確保讀者在每一步都能夯實基礎,並能立刻將所學應用於實際場景中。 第一部分:數據科學的基石——思維與工具的準備 在深入算法之前,我們首先要建立正確的數據科學傢的思維框架。這不僅僅是關於編程,更是關於如何提齣正確的問題。我們將探討數據在商業、科研、工程領域中的生命周期,從需求的明確化到最終報告的可視化呈現。 本部分將詳細介紹目前行業內最主流、最高效的編程環境與核心庫。我們將把重點放在高效的數據組織、清洗與預處理技術上。真實世界的數據往往是“髒”的,充斥著缺失值、異常點和格式不統一的文本。掌握數據整形(Data Wrangling)的技巧,是通往成功分析的第一道門檻。我們會通過詳盡的案例演示,教會讀者如何利用強大的數據結構工具,將復雜、非結構化的數據轉化為可以進行分析的規範格式。這包括但不限於高效的數據篩選、閤並、重塑以及時間序列的對齊處理。 第二部分:探索性數據分析(EDA)——發現故事的綫索 數據分析的魔力始於探索。探索性數據分析(EDA)是連接原始數據與復雜模型之間的橋梁,它要求分析師像偵探一樣,通過直觀的方式(如圖形和統計摘要)來理解數據的內在結構、發現潛在的模式和異常。 我們將深入剖析描述性統計的精髓,並展示如何利用各種圖錶類型(如直方圖、散點圖矩陣、箱綫圖、熱力圖等)來揭示數據的分布特徵和變量間的關係。重點將放在如何選擇正確的圖錶來迴答特定的業務問題,以及如何通過視覺化的方式嚮非技術人員清晰地傳達發現。此外,我們還將討論多變量分析的基礎,幫助讀者理解特徵之間的相互作用,為後續的建模階段打下堅實的基礎。 第三部分:預測建模的藝術——從綫性到非綫性的跨越 本書的核心競爭力在於對預測模型的係統化講解與實踐。我們將采取一種由淺入深的策略,確保讀者不僅知道“如何運行”一個模型,更理解其“為何有效”以及“何時失效”。 基礎建模部分,我們將從迴歸分析和分類算法的基石開始。深入探討綫性迴歸和邏輯迴歸的原理、假設檢驗以及參數解釋。隨後,我們將進入機器學習領域,係統學習決策樹、隨機森林和梯度提升機(Gradient Boosting Machines)等集成學習方法。這些模型在處理復雜非綫性關係時展現齣強大的能力,是當前工業界應用最為廣泛的技術之一。 模型評估與調優是區分普通使用者和專業數據科學傢的關鍵。我們將詳細介紹交叉驗證、偏差-方差權衡、以及各種評估指標(如準確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC麯綫等)的適用場景。更重要的是,我們將教授如何進行係統性的超參數調優(如網格搜索、隨機搜索),以最大化模型的泛化能力,避免過擬閤的陷阱。 第四部分:進階主題與專業化應用 隨著數據科學領域的不斷拓展,掌握更前沿的技術變得至關重要。本部分將帶領讀者涉足數據科學的專業化領域,為構建更復雜的應用場景做準備。 時間序列分析是處理金融、物聯網和銷售預測等領域不可或缺的能力。我們將從平穩性檢驗、自相關性分析入手,逐步介紹經典的ARIMA模型傢族,以及如何利用更現代的基於特徵工程的方法進行時間序列預測。 此外,無監督學習也被納入討論範圍,特彆是聚類分析(如K-Means, DBSCAN)和降維技術(如主成分分析PCA)。這些技術在客戶細分、特徵工程的優化以及數據可視化方麵具有巨大的應用價值。 第五部分:數據科學的項目化實踐與部署 理論終究要迴歸實踐。本書的最後部分強調瞭數據科學項目的完整流程,即從概念到生産環境的部署。我們將探討模型可解釋性(XAI)的重要性,介紹如SHAP值和LIME等工具,使“黑箱”模型也能提供透明的決策依據。 最後,我們將觸及模型在真實世界中投入使用的關鍵環節。這包括如何構建高效的數據管道(Pipeline),如何版本控製你的分析代碼和模型,以及對模型性能進行持續監控,確保其在數據漂移(Data Drift)麵前依然保持穩健。 通過對上述五個維度的係統學習和大量動手實踐的引導,讀者將能夠自信地駕馭從數據獲取到洞察輸齣的整個數據科學流程,真正將數據轉化為驅動決策的強大動力。這是一本麵嚮未來、強調實戰、注重底層原理與應用並重的指南。

著者信息

作者簡介

塚本邦尊Kunitaka Tsukamoto
現職在金融機構研究開發部門,負責從分析環境建構到資料的預處理自動化、分析、演算法開發與實作、交易資金與驗證、定型報告製作等工作。雖然每天在奈秒(10億分之1秒)的世界裡與紐約、倫敦的猛者搏鬥(?),但還不是很瞭解HFT(高頻交易)是否有助於這個世界,反而希望這項最尖端的技術能在IoT或其他領域提供幫助。
此外,做為個人事業,擔任本課程的講師,以及企業(製造商、係統公司、廣告代理商等)的分析支援與建議等,兼任某電腦相關研究所技術院士。
學生時代主修數學,至今任職的相關業界包括係統公司、廣告代理商、市場行銷、顧問公司等。
一直使用的開發工具為VisualStudio、RStudio、JupyterNotebook等,以及C#、SQL、VBA、R、Python、Shell、SAS等。
近來參與許多關於FPGA的專案,逐步學習硬體麵(FPGA、Verilog、Vivado等)與網路麵(WireShark等),每天使用AWS等雲端環境。最近有空閒時,也會用Raspberry Pi學習機器人科學,閱讀各類書籍。

山田典一Norikazu Yamada
Creative Intelligence股份有限公司代錶董事。
在Yahoo! Japan、BrainPad、GREE、外商廣告代理公司等,從事運用資料挖掘、機器學習的進階分析工作。從資訊的價值觀點齣發,考察智慧管理的正確意義、智慧流程與機器學習的融閤可能性,獲頒日本競爭智慧學會(The Japan Society of Competitive Intelligence)最優秀論文獎(2015年)。
目前從事運用機器學習、決策科學、模擬科學的進階決策支援之技術研究開發、機器學習的導入顧問、資料運用諮詢。

大澤文孝Fumitaka Osawa
技術文件寫作人員。程式設計師。
資訊處理技術者(資訊安全專傢、網路專傢)。
多在雜誌和書籍等撰寫以開發者為目標讀者的文章。主要負責伺服器、網路、Web程式設計、資訊安全的文章。近年來從事Web係統的設計與開發。
主要著作
《ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん》
《ちゃんと使える力を身につける JavaScriptのきほんのきほん》(以上Mynavi齣版)
《いちばんやさしい Python入門教室》
《Angular Webアプリ開発 スタートブック》(以上Sotechsha齣版)
《AWS Lambda実踐ガイド》
《できるキッズ 子どもと學ぶJavaScriptプログラミング入門》(以上Impress齣版)
《Amazon Web Services完全ソリューションガイド》
《Amazon Web Services クラウドデザインパターン実裝ガイド》(以上日經BP齣版)
《UIまで手の迴らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド》
《prototype.jsとscript.aculo.usによるリッチWebアプリケーション開発》(以上翔泳社齣版)
《TWE‐Liteではじめるセンサー電子工作》
《TWE‐Liteではじめるカンタン電子工作》
《Amazon Web ServicesではじめるWebサーバ》
《Python10行プログラミング》
《「sakura.io」ではじめるIoT電子工作》(以上工學社齣版)
《たのしいプログラミング!: マイクラキッズのための超入門》(學研Plus齣版)

相關著作:《Python入門教室:8堂基礎課程+程式範例練習,一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》

中山浩太郎(監修)Kotaro Nakayama
2000年10月 就任關西綜閤情報研究所代錶董事社長
2002年4月 就任同誌社女子大學兼任講師
2007年3月 取得大阪大學研究所資訊科學研究科博士學位
2007年4月 就任大阪大學研究所資訊科學研究科特任研究員
2008年4月 就任東京大學知識結構化中心(知の構造化センター)特任助理教授
2012年4月 就任東京大學知識結構化中心特任講師
2014年12月 就任東京大學工學係研究科技術經營戰略學專攻特任講師

鬆尾豐(協力)Yutaka Matsuo
1997年 東京大學工學部電子情報工學科畢業
2002年 取得東京大學研究所工學博士學位。同年起就任產業技術綜閤研究所研究員
2005年10月 史丹佛大學客座研究員
2007年10月 東京大學研究所工學係研究科綜閤研究機構/知識結構化中心/技術經營戰略學專攻副教授
2014年 東京大學研究所工學係研究科技術經營戰略學專攻「全球消費智慧捐贈講座」(グローバル消費インテリジェンス寄附講座)共同代錶暨特任副教授
2002年獲頒人工智慧學會論文獎、2007年獲頒情報處理學會長尾真紀念特別獎
2012年~2014年擔任人工智慧學會編輯委員長,現為倫理委員長
專研領域為人工智慧、Web挖掘、大數據分析、深度學習

譯者簡介

莊永裕
日本東京大學情報理工學博士。現任中央大學資工係助理教授。主要研究領域為程式語言設計、軟體工程,以及高效能運算。ACM、IEEE、IPSJ學會會員。曾任東京大學情報理工學係研究科助理教授,旅居日本多年。譯有數本程式語言與軟體開發相關之日文書籍。日常興趣為旅行、攝影、小說與音樂。

圖書目錄

序言

【Chapter 1  本書的概要與Python的基礎】

1-1  資料科學傢的工作
1-1-1 資料科學傢的工作
1-1-2 資料分析的流程
1-1-3 本書的架構
1-1-4 對閱讀本書有幫助的文獻
1-1-5 動手來學習吧

1-2  Python的基礎
1-2-1 Jupyter Notebook的使用方法
1-2-2 Python的基礎
1-2-3 串列型別與字典型別
1-2-4 條件分歧與迴圈
1-2-5 函式
1-2-6 類別與實例

【Chapter 2  科學計算、資料加工、圖形描繪函式庫的使用方法基礎】

2-1  用於資料分析的函式庫
2-1-1 函式庫的匯入
2-1-2 Magic Command
2-1-3 匯入用於本章的函式庫

2-2  Numpy的基礎
2-2-1 Numpy的匯入
2-2-2 陣列的操作
2-2-3 亂數
2-2-4 矩陣

2-3  Scipy的基礎
2-3-1 Scipy的函式庫匯入
2-3-2 矩陣運算
2-3-3 牛頓法

2-4  Pandas的基礎
2-4-1 Pandas的函式庫匯入
2-4-2 Series的使用方法
2-4-3 DataFrame的使用方法
2-4-4 行列的操作
2-4-5 資料的抽齣
2-4-6 資料的刪除與結閤
2-4-7 統計
2-4-8 值的排序
2-4-9 nan (null)的判斷

2-5  Matplotlib的基礎
2-5-1 使用Matplotlib的準備工作
2-5-2 散佈圖
2-5-3 圖形的分割
2-5-4 函數圖形的描繪
2-5-5 直方圖

【Chapter 3  敘述統計與簡單迴歸分析】

3-1  統計分析的種類
3-1-1 敘述統計與推論統計
3-1-2 匯入用於本章的函式庫

3-2  資料的讀取與對話
3-2-1 讀取網路等處公開的對象資料
3-2-2 資料的讀取與確認
3-2-3 確認資料的性質
3-2-4 量的資料與質的資料

3-3  敘述統計
3-3-1 直方圖
3-3-2 平均、中位數、眾數
3-3-3 變異數、標準差
3-3-4 摘要統計量與百分位數
3-3-5 箱型圖
3-3-6 變異係數
3-3-7 散佈圖與相關係數
3-3-8 描繪所有變數的直方圖與散佈圖

3-4  簡單迴歸分析
3-4-1 簡單線性迴歸分析
3-4-2 決定係數

【Chapter 4  機率與統計的基礎】

4-1  學習機率與統計的準備工作
4-1-1 本章的背景知識
4-1-2 匯入用於本章的函式庫

4-2  機率
4-2-1 數學機率
4-2-2 統計機率
4-2-3 條件機率與乘法定理
4-2-4 獨立與相關
4-2-5 貝氏定理

4-3  機率變數與機率分布
4-3-1 機率變數、機率函數、分布函數、期望值
4-3-2 各種分布函數
4-3-3 核密度函數

4-4  應用:多元機率分布
4-4-1 聯閤機率函數與邊際機率函數
4-4-2 條件機率函數與條件期望值
4-4-3 獨立的定義與連續分布

4-5  推論統計學
4-5-1 大數法則
4-5-2 中央極限定理
4-5-3 樣本分布

4-6  統計推論
4-6-1 估計量與點估計
4-6-2 無偏性與一緻性
4-6-3 區間估計
4-6-4 計算估計量

4-7  統計檢驗
4-7-1 檢驗
4-7-2 第一型錯誤與第二型錯誤
4-7-3 檢驗大數據的注意事項

【Chapter 5  使用Python進行科學計算(Numpy與Scipy)】

5-1  概要與事前準備
5-1-1 本章的概要
5-1-2 匯入用於本章的函式庫

5-2  使用Numpy計算之應用
5-2-1 索引的參照
5-2-2 Numpy的運算處理
5-2-3  陣列操作與廣播

5-3  使用Scipy計算之應用
5-3-1 內插
5-3-2 線性代數:矩陣分解
5-3-3 積分與微分方程式
5-3-4 最佳化

【Chapter 6  使用Pandas進行資料加工處理】

6-1  概要與事前準備
6-1-1 匯入用於本章的函式庫

6-2  Pandas的基本資料操作
6-2-1 階層型索引
6-2-2 資料的結閤
6-2-3 資料的操作與變換
6-2-4 資料的聚閤與群組運算

6-3  遺漏資料與異常值處理的基礎
6-3-1 遺漏資料的處理方法
6-3-2 異常資料的處理方法

6-4  時間序列資料處理的基礎
6-4-1 時間序列資料的處理與變換
6-4-2 移動平均

【Chapter 7  使用Matplotlib進行資料視覺化】

7-1  資料的視覺化
7-1-1 關於資料的視覺化
7-1-2 匯入用於本章的函式庫

7-2  資料視覺化的基礎
7-2-1 長條圖
7-2-2 圓形圖

7-3  應用:金融資料的視覺化
7-3-1 將金融資料視覺化
7-3-2 顯示K線的函式庫

7-4  應用:思考分析結果的錶現方式
7-4-1 關於資料製作的重點

【Chapter 8  機器學習的基礎(監督式學習)】

8-1  機器學習概觀
8-1-1 何謂機器學習?
8-1-2 監督式學習
8-1-3 非監督式學習
8-1-4 強化學習
8-1-5 匯入用於本章的函式庫

8-2  多元線性迴歸
8-2-1 讀取汽車售價資料
8-2-2 資料的整理
8-2-3 模型建構與評估
8-2-4 模型建構與模型評估流程總結

8-3  邏輯迴歸
8-3-1 邏輯迴歸的範例
8-3-2 資料的整理
8-3-3 模型建構與評估
8-3-4 藉由縮放來提高預測準確度

8-4  具正則化項的迴歸:Lasso迴歸、Ridge迴歸
8-4-1 Lasso迴歸、Ridge迴歸的特徵
8-4-2 多元線性迴歸與Ridge迴歸的比較

8-5  決策樹
8-5-1 蕈類資料集
8-5-2 資料的整理
8-5-3 熵:不純度的指標
8-5-4 資訊獲利:測量分歧條件的有用性
8-5-5 決策樹的模型建構

8-6  k-NN(K最近鄰演算法)
8-6-1 k-NN的模型建構

8-7  支援嚮量機
8-7-1 支援嚮量機的模型建構

【Chapter 9  機器學習的基礎(非監督式學習)】

9-1  非監督式學習
9-1-1 非監督式模型的種類
9-1-2 匯入用於本章的函式庫

9-2  聚類分析
9-2-1 k-means法
9-2-2 使用k-means法進行聚類分析
9-2-3 將金融市場行銷資料進行聚類分析
9-2-4 使用手肘法判斷群數
9-2-5 聚類分析結果的解釋
9-2-6 k-means法以外的手法

9-3  主成分分析
9-3-1 嘗試主成分分析
9-3-2 主成分分析的實例

9-4  購物籃分析與關聯規則
9-4-1 何謂購物籃分析?
9-4-2 讀取用來進行購物籃分析的樣本資料
9-4-3 關聯規則

【Chapter 10  模型的驗證方法與性能調校方法】

10-1  模型的評估與提高精確度的方法
10-1-1 機器學習的問題與手法
10-1-2 匯入用於本章的函式庫

10-2  模型的評估與性能調校
10-2-1 Holdout法與交叉驗證法
10-2-2 性能調校:超參數的調校
10-2-3 性能調校:特徵的處理
10-2-4 模型的種類

10-3  模型的評估指標
10-3-1 分類模型的評估:混淆矩陣與關聯指標
10-3-2 分類模型的評估:ROC麯線與AUC
10-3-3 迴歸模型的評估指標

10-4  集成學習
10-4-1 Bagging
10-4-2 Boosting
10-4-3 隨機森林、梯度Boosting
10-4-4 進一步瞭解

【Chapter 11  綜閤練習問題】

11-1  綜閤練習問題
11-1-1 綜閤練習問題(1)
11-1-2 綜閤練習問題(2)
11-1-3 綜閤練習問題(3)
11-1-4 綜閤練習問題(4)
11-1-5 綜閤練習問題(5)
11-1-6 綜閤練習問題(6)
11-1-7 參考:今後進行資料分析

【Appendix】

A-1  關於本書的環境建置
A-1-1 關於Anaconda
A-1-2 下載Anaconda的套件
A-1-3 安裝Anaconda
A-1-4 安裝pandas-datareader與Plotly

A-2  練習問題解答
A-2-1 Chapter1練習問題
A-2-2 Chapter2練習問題
A-2-3 Chapter3練習問題
A-2-4 Chapter4練習問題
A-2-5 Chapter5練習問題
A-2-6 Chapter6練習問題
A-2-7 Chapter7練習問題
A-2-8 Chapter8練習問題
A-2-9 Chapter9練習問題
A-2-10 Chapter10練習問題
A-2-11 Chapter11綜閤練習問題

A-3  參考文獻、參考URL
A-3-1 參考文獻
A-3-2 參考URL

結語
 

圖書序言

  • ISBN:9789862358320
  • 叢書係列:科普漫遊
  • 規格:平裝 / 480頁 / 23 x 16.8 x 2.3 cm / 普通級 / 雙色印刷
  • 齣版地:颱灣
  • 適讀年齡:0歲~99歲

圖書試讀

用户评价

评分

老實說,對我這個已經摸索資料科學一陣子的颱灣讀者來說,最吸引我的詞彙是「東京大學」和「養成」。這暗示著一個係統性、有組織的學習路徑,而不是零散的知識點拼湊。我猜想,這本書的章節安排,應該會像大學課程大綱一樣,從基礎的程式語言能力、到核心的統計學概念,再逐步過渡到機器學習的應用層麵,最後可能還會談到資料倫理或專案管理的相關議題。如果它真的能提供一個清晰的學習地圖,標明「學完這一章,你就能處理哪一類型的問題」,那對自學或希望係統化知識的讀者來說,無疑是極大的幫助。我非常期待它能填補我在現有學習資源中,關於「如何將所學轉化為一個可交付的、有商業價值的專案」這個環節的不足。

评分

坦白講,現在坊間的 Python 資料分析書籍多如牛毛,光是 Pandas 和 NumPy 的教學就佔瞭篇幅的八成,學久瞭其實有點膩。我比較好奇這本「東京大學」視角的書,會如何處理「資料科學」這三個字的後半段——「科學」與「建模」的部分。特別是針對機器學習或深度學習的介紹,是會像大多數教科書一樣,隻把演算法當作黑箱工具來介紹,還是會深入探討背後的統計學基礎和假設檢定?如果它能提供一套不同於美式或歐係教材的邏輯脈絡,例如從日本特有的產業分析角度切入,或許能為我們這些長期接觸颱灣或美國案例的讀者帶來耳目一新的啟發。畢竟,東京大學的課程設計,想必在理論的嚴謹性和實務的連結性上會有獨到之處,我非常期待看到它如何平衡這兩者的拿捏,讓讀者在寫程式碼的同時,也能對背後的數理邏輯有紮實的掌握,這樣纔能真正應對那些變幻莫測的業界挑戰。

评分

閱讀這類強調「養成」的書籍,最怕的就是內容太過「理論化」而缺乏「實戰」的連結。我期望這本「全書」能涵蓋的不隻是靜態的資料分析,更希望看到它如何處理時間序列資料的複雜性,或者在大型資料集麵前,如何運用高效能運算的概念來優化 Python 腳本。東京大學的背景讓我聯想到他們在處理大量學術研究資料上的經驗,這種經驗往往能體現在對資料品質的極度要求上。我猜想,本書或許會在資料清理和特徵工程這兩個最耗時卻最關鍵的步驟上,提供一些非常細緻的處理技巧,這些技巧可能不會齣現在一般入門書籍的教學中。例如,如何撰寫健壯的資料驗證流程,確保輸齣的結果是可信賴的,這纔是區分業餘愛好者和專業資料科學傢的關鍵分水嶺。

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這本書光是書名就讓人眼睛一亮,「東京大學資料科學傢養成全書」,聽起來就充滿瞭日本學術的嚴謹與紮實,感覺讀完不隻學到技術,還能沾染到東大那種頂尖的思維模式。我特別期待它在「養成」這塊著墨多少,畢竟現在市麵上的資料科學書籍,很多都是技術手冊,直接堆疊一堆函式庫的用法,但真正讓人從零開始建立起一個分析師的思維結構,那纔是睏難的地方。希望這本書不隻是教我們怎麼下 `import pandas as pd`,而是能深入探討在處理一個真實商業問題時,資料科學傢應該如何界定問題、選擇閤適的模型,以及如何將複雜的數學原理,用最直觀、最能被非技術人員理解的方式錶達齣來。如果它能像一個經驗豐富的導師,帶著讀者從一個實際的日本案例切入,逐步揭示從資料清洗到模型部署的完整生命週期,那絕對是物超所值。我希望看到那種「知其然,更知其所以然」的深度,而不是浮光掠影的介紹,畢竟要成為「養成」等級的,絕對不能隻停留在錶麵功夫。

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收到書時,我第一個注意到的就是它排版的風格,很想知道是不是那種日係書籍常見的、極度清晰但資訊量龐大的風格。對於「資料分析」這種需要大量程式碼輔助的領域,字體大小、程式碼區塊的顏色對比度,以及圖錶的呈現清晰度,都會直接影響學習體驗。如果這本書真的想把讀者「養成」為專業人士,那麼在程式碼的撰寫規範上,它應該會強調 PEP 8 這樣的業界標準,而不隻是跑通程式碼就好。更重要的是,我希望它在範例選擇上不要太過於公式化,例如永遠都是 Iris 或 Titanic 資料集。如果能穿插一些跟日本社會、經濟或科技趨勢相關的真實資料集,或許能更好地激發學習興趣,讓我們理解這些技能在不同文化背景下的應用場景。畢竟,資料科學的價值在於解決問題,而問題的定義往往受到文化背景的製約。

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