用Python快速上手資料分析與機器學習
配送方式
-
台灣
- 國內宅配：本島、離島
-
到店取貨：
不限金額免運費
-
海外
- 國際快遞：全球
-
港澳店取：
內容簡介
幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」，指的是能讀懂Python官方手冊的程度，本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法，會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法，接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法，最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外，也會解說基礎的數學知識。
搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識
要分析資料或是進行機器學習，就必須具備相關的數學知識，所以本書將從數學公式開始講解，直到大家能了解數學公式為止。再者，實際分析資料時，收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析，進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
．資料分析必備的基礎數學知識
．基本的Python語法
．使用NumPy或pandas處理資料的方法
．利用Matplolib進行資料視覺化的方法
．以scikit-learn進行機器學習的分類或預測
．實作網路爬蟲
．實作自然語言處理
．實作影像分類
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」，指的是能讀懂Python官方手冊的程度，本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法，會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法，接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法，最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外，也會解說基礎的數學知識。
搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識
要分析資料或是進行機器學習，就必須具備相關的數學知識，所以本書將從數學公式開始講解，直到大家能了解數學公式為止。再者，實際分析資料時，收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析，進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
．資料分析必備的基礎數學知識
．基本的Python語法
．使用NumPy或pandas處理資料的方法
．利用Matplolib進行資料視覺化的方法
．以scikit-learn進行機器學習的分類或預測
．實作網路爬蟲
．實作自然語言處理
．實作影像分類
目錄
Chapter 1 資料分析工程師所扮演的角色
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 主要用於資料分析的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建置執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 Jupyter Notebook
Chapter 3 數學的基礎
3.1 閱讀公式所需的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 利用函式庫分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter 5 進階：資料的收集與加工
5.1 網路爬蟲
5.2 自然語言的處理
5.3 圖檔處理
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 主要用於資料分析的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建置執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 Jupyter Notebook
Chapter 3 數學的基礎
3.1 閱讀公式所需的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 利用函式庫分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter 5 進階：資料的收集與加工
5.1 網路爬蟲
5.2 自然語言的處理
5.3 圖檔處理
序／導讀
序
「想學習Python 的資料分析，可是該從何學起才好呢？」記得是2017年年中，在社群裡聽到這個問題。市面上雖然已有許多資料分析、機器學習的書籍，卻也因此讓人覺得某些相關書籍不是那麼充足，例如介紹Python基本工具的書，或是介紹分析資料所需的數學知識的書，所以我才決定要寫這本書，也感謝共同作者的幫助，這本書才得以問世。
本書算是一本教科書，主要介紹Python資料分析工具與分析所需的數學知識，也會針對資料分析所需的資訊進行完整又簡潔的說明。希望大家能透過本書學習最基礎的知識，再利用其他官方文件或書籍學習本書未及之處。
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」，指的是能讀懂Python官方教戰手冊的程度，本書也只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法，會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法，接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法，最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外，也會解說基礎的數學知識。
要分析資料或是進行機器學習，就必須具備相關的數學知識，所以本書將從數學公式開始講解，直到大家能了解數學公式為止。再者，實際分析資料時，收集資料、將資料轉換成方便分析的格式都是非常重要的一環，所以本書也將簡單地介紹網路爬蟲、自然語言處理、影像處理這些內容。
期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析，進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
作者代表 寺田學
「想學習Python 的資料分析，可是該從何學起才好呢？」記得是2017年年中，在社群裡聽到這個問題。市面上雖然已有許多資料分析、機器學習的書籍，卻也因此讓人覺得某些相關書籍不是那麼充足，例如介紹Python基本工具的書，或是介紹分析資料所需的數學知識的書，所以我才決定要寫這本書，也感謝共同作者的幫助，這本書才得以問世。
本書算是一本教科書，主要介紹Python資料分析工具與分析所需的數學知識，也會針對資料分析所需的資訊進行完整又簡潔的說明。希望大家能透過本書學習最基礎的知識，再利用其他官方文件或書籍學習本書未及之處。
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」，指的是能讀懂Python官方教戰手冊的程度，本書也只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法，會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法，接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法，最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外，也會解說基礎的數學知識。
要分析資料或是進行機器學習，就必須具備相關的數學知識，所以本書將從數學公式開始講解，直到大家能了解數學公式為止。再者，實際分析資料時，收集資料、將資料轉換成方便分析的格式都是非常重要的一環，所以本書也將簡單地介紹網路爬蟲、自然語言處理、影像處理這些內容。
期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析，進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
作者代表 寺田學
詳細資料
詳細資料
-
- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
-
- ISBN
- 9789865021894
- 分級
- 普通級
-
- 頁數
- 332
- 商品規格
- 18開17*23cm
-
- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
-
- 注音
- 級別
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
退換貨須知：
**提醒您，鑑賞期不等於試用期，退回商品須為全新狀態**
-
依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，以下商品購買後，除商品本身有瑕疵外，將不提供7天的猶豫期：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。（如：生鮮食品）
- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
- 若非上列種類商品，均享有到貨7天的猶豫期（含例假日）。
- 辦理退換貨時，商品（組合商品恕無法接受單獨退貨）必須是您收到商品時的原始狀態（包含商品本體、配件、贈品、保證書、所有附隨資料文件及原廠內外包裝…等），請勿直接使用原廠包裝寄送，或於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。
- 退回商品若無法回復原狀，將請您負擔回復原狀所需費用，嚴重時將影響您的退貨權益。
商品評價