数据科学导论：Python语言实现

译者序 我们正处于一个快速发展的信息化时代，人们每天都在生产着各种类型的数据，与此同时，数据也在极大地影响着我们的生 活。于是，数据成为与能源同等重要的资源。掌握了数据获取、处理、建模、分析等过程的理论和方法，无疑就是掌握了打开这 种新型资源的钥匙。 数据科学是融合多种学科的新的知识领域，一般要求学习者或从业者具备统计学等数学知识、计算机相关学科专业知识和特 定业务领域的知识。目前，数据科学领域的研究和应用备受瞩目，吸引了众多研究者、实践者和从业者的参与，他们都在积极探 索数据科学的基本理论、研究方法和技术应用。 工欲善其事，必先利其器。那么，什么才是数据科学家最值得信赖的专业工具呢？Python无疑是众多数据分析语言中最适 合的一个。Python是一种通用的、解释性和面向对象的语言，具有强大的数据分析和机器学习软件包，为解决各种数据科学问 题提供了快速、可靠、成熟的开发环境。它易学易用，便于快速开发，有很好的交互式体验，已经征服了科学界，堪称解决数据 科学问题的神器。 本书介绍了进行数据科学分析和开发的所有关键要点，包括Python软件及相关工具包的安装和使用；不仅包含数据加载、 运算和改写等基本数据准备过程，还有特征选择、维数约简等高级数据操作方法；建立了由训练、验证、测试等过程组成的数据 科学流程，结合示例深入浅出地讲解了多种机器学习算法；介绍了基于图模型的社会网络创建、分析和处理方法；最后是数据分 析结果的可视化及相关工具使用方法的介绍。 本书作者是两位意大利数据科学专家，他们长期从事与数据科学相关的教学和科研工作，在Python社区、社交网络上也很 活跃，发表了多篇学术论文和著作，对数据科学相关人员影响很大。本书是作者多年实践经验的总结，具有以下特点：1）循序 渐进，深入浅出，让初学者不畏惧，让从业者得要领。2）理论与实践相结合，几乎所有算法和理论都辅以简洁的实例和说明， 通过简单的几行代码即可验证。3）深入理解数据科学概念，轻松进行理论扩展，快速建立自己的工程，使读者做到学以致用， 促进多种形式的科学研究和应用开发。 无论是作为数据科学和机器学习理论研究者的参考书，还是作为使用Python进行数据科学应用开发人员的工具书，抑或作 为有志成为数据科学家的初学者的指导书，本书都能提供非常有价值的参考。本书还可以作为高等院校相关学科本科生或研究生 的学习教材，特别适合从事数据科学、信息处理和机器学习等方向的研究生进行学习和参考。 本书第4章由河南工业大学信息科学与工程学院靳小波博士翻译，其余章节由河南工业大学信息科学与工程学院于俊伟博士 翻译。由于译者水平有限，加之时间仓促，错误和疏漏在所难免，恳请读者批评指正。 本书的翻译......