PYTHON绝技:运用PYTHON成为顶级数据工程师

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作者：黄文青

出版社：电子工业出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 程序设计 > 其他

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图文详情

ISBN：9787121336546
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：212
出版时间：2017-07-01
条形码：9787121336546 ; 978-7-121-33654-6

本书特色

Python 已成为广受数据科学领域欢迎的开发语言。《Python绝技：运用Python成为*数据工程师》契合这一趋势，结合具体的业务场景，从数据思维的角度出发，剖析各业务环节中数据处理的策略、算法，并运用Python 代码呈现翔实的案例，构建出一个完整的数据分析体系。在内容的组织和安排上，《Python绝技：运用Python成为*数据工程师》层次分明、详略得当：针对简单的数据分析工作，读者可以先浏览第1 章至第3 章；专职从事数据分析的工程师可以通篇阅读《Python绝技：运用Python成为*数据工程师》，以构建数据处理工程的完整知识框架；*后一章针对从事大数据分析的工程师提供了一些常见问题的解决思路和方法。《Python绝技：运用Python成为*数据工程师》既适合刚接触数据工程的从业人员作为入门参考，也可以帮助具有一定经验的数据工程师搭建知识体系，洞悉业务场景中的数据奥秘，得心应手地运用数据指导业务。

内容简介

仅仅会Python编程是不够的。想成为一名很好的数据分析工程师，还需要有多方面、透彻理解问题本质的能力，善于把实际的工作任务拆解成准确的数据问题，并运用相关的知识来解决。本书恰好是从这个角度出发的，它条分缕析地帮助你认识任务的本质，教你从数据的角度来思考、拆解任务，并很终顺利地达成目标。

1 概述 / 1 1.1 何为数据工程师 / 1 1.2 数据分析的流程 / 3 1.3 数据分析的工具 / 11 1.4 大数据的思与辨 / 14 2 关于Python / 17 2.1 为什么是Python / 17 2.2 常用基础库 / 19 2.2.1 Numpy / 19 2.2.2 Pandas / 26 2.2.3 Scipy / 37 2.2.4 Matplotlib / 38 3 基础分析 / 43 3.1 场景分析与建模策略 / 43 3.1.1 统计量 / 43 3.1.2 概率分布 / 48 3.2 实例讲解 / 55 3.2.1 谁的成绩更优秀 / 55 3.2.2 应该库存多少水果 / 57 4 数据挖掘 / 60 4.1 场景分析与建模策略 / 60 4.1.1 分类 / 61 4.1.2 聚类 / 76 4.1.3 回归 / 86 4.1.4 关联规则 / 90 4.2 数据挖掘的重要概念 / 93 4.2.1 数据预处理 / 93 4.2.2 评估与验证 /97 4.2.3 Bagging 与Adaboost / 99 4.2.4 梯度下降与牛顿法 / 102 4.3 实例讲解 /105 4.3.1 信用卡欺诈监测 / 105 4.3.2 员工离职预判 /110 5 深度学习/ 114 5.1 场景分析与建模策略 / 115 5.1.1 感知机 / 115 5.1.2 自编码器 / 119 5.1.3 限制玻尔兹曼机 /123 5.1.4 深度信念神经网络 / 127 5.1.5 卷积神经网络 / 129 5.2 人工智能应用概况 / 137 5.2.1 深度学习的历史 /137 5.2.2 人工智能的杰作 / 140 5.3 实例讲解 / 146 5.3.1 学习识别手写数字 / 146 5.3.2 让机器认识一只猫 / 151 6 大数据分析 / 160 6.1 常用组件介绍 / 160 6.1.1 数据传输 / 165 6.1.3 数据计算 / 174 6.1.4 数据展示 / 180 6.2 大数据处理架构 / 188 6.2.1 Lambda 架构 / 189 6.2.2 Kappa 架构 / 192 6.2.3 ELK 架构 / 193 6.3 项目设计 / 194 参考文献 / 202

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数据工程师**三大技能：数据工程能力、数据分析能力、业务能力，三者相辅相承，缺一不可。本书从这三个方面出发，以简单易懂的Python为基础工具，介绍了很多基础知识和工程案例，读起来非常痛快！ ——路人甲，公众号《一个程序员的日常》基于开源的第三方库和活跃的社区支持，Python数据科学生态体系得到了快速的发展，越来越多的数据工程师选择Python作为开发语言。然而，在实际工作中，许多工程师往往侧重于需求实现而忽视对业务的理解。本书针对这一盲区，根据不同的业务场景，从数据的角度梳理、思考问题，并有针对性地阐述了不同的策略、算法和案例。在跟随本书学习的过程中，我们可以从全局上深入理解数据分析的精髓，并融会贯通——这对于初学者和初级数据工程师的能力提升尤为重要。 ——阿橙，《 Python中文社区》公众号主编数据分析是近年来的热点。几乎所有的互联网公司在产品上都告别了“拍脑袋”做决定的方式，而选择“用数据说话”。因此，也有越来越多的人投入到相关领域当中。Python作为数据分析的重要语言，受到了广泛关注。然而，对于想要成为数据工程师的人来说，仅完成编程语言的学习是远远不够的。本书恰恰为这一阶段的学习者提供了很好的帮助：从数据分析的基本理论，到业内实践中的分析流程和常用工具，本书均做了较为完整的梳理。除了理论讲解外，书中还附带了不少分析实例，便于读者理解和演练；此外，作者的行业经验保证了本书的实用性，为入行者指出了清晰的学习路径。
——Crossin，公众号《Crossin的编程教室》作者、码课创始人 Python 语言继在 Web 大潮之下成为网站快速开发、服务端运维的明星语言之后，随着人工智能技术的飞速发展又迎来了新的一波高潮，成为人工智能领域的*编程语言。 Python 语言易学易用，有丰富的数据处理包，社区也相当成熟，在数据工程师群体中是非常流行的语言。作为中国*早一批使用 Python 的人之一，看见 Python 逐步从一门小众语言变成推动技术进步的主流语言，很是欣慰。希望此书能够帮助有志于成为*数据工程师的朋友更好地掌握这门优秀的语言。 ——洪强宁，爱因互动创始人兼CTO 人工智能是当下*热门的技术领域之一，各大厂商紧锣密鼓进行战略布局：自动驾驶、个人助手、医疗健康、电商零售、金融、教育……如果把人工智能比喻成火箭，那么数据就是燃料。不管你是从事人工智能、机器学习，还是数据分析，都离不开数据，由此诞生了数据工程师的职业。本书从数据分析、数据挖掘、深度学习等方面介绍了一名数据工程师应该掌握的数据工程的方法和数据分析的思路，书中总结的数学公式和代码实践让原来枯燥的概念变得有滋有味。有志于成为数据工程师的你，细细“品尝”本书，必有收获！ ——刘志军，公众号《Python之禅》本书内容由浅入深，分别介绍了数据分析的常用工具、Python在数据分析方面常用的包、如何运用Python做基础的统计分析和如何运用Python做数据建模……读完以后令人有一种从侏罗纪时代穿梭到未来时代的感觉，信息量很大。更难得的是作者拥有工业界的背景，这使他可以从实践操作的角度，手把手教您打造一把数据分析的利剑。一言以概之，本书没有繁杂的数学公式，只有挤不出水的干货。 ——挖数，公众号Washu66