Python數據分析教科書：機器學習和數據科學中必備的數據分析技術

大數據時代，數據分析成為各行各業非常重要的工作，如機器學習、深度學習、數據科學、市場營銷分析、企業決策制定等，都離不開數據分析。


《Python 數據分析教科書》就是一本介紹使用Python 進行數據分析的入門書，詳細介紹了成為數據分析工程師必備的技能，如數據獲取和加工、數據可視化、編程基礎、數據分析所需的基礎數學知識、機器學習的流程和執行方法等。學完本書，讀者能掌握 Python 的基本語法和 Jupyter Notebook 的使用方法，數據預處理知識，NumPy、pandas、Matplotlib 和 scikit-learn 等軟件庫的使用方法，以及利用現有算法實現機器學習的方法。另外，對網絡爬蟲、自然語言處理和圖像數據處理等機器學習中經常用到的知識也進行了簡要介紹。本書採用雙色印刷，語言淺顯易懂，並用中小實例輔助理解，特別適合有一定編程基礎想從事數據分析工作的人員學習，也適合作為想從事人工智能工作的人員學習數據處理的參考書。




寺田學(Manabu Terada)，專註于Python Web相關工作的咨詢和建設。從2010年開始積极參与日本Python社區，並在主辦PyCon JP方面發揮了重要作用。2013年3月起開始擔任一般社團法人PyCon JP的代表理事，並積極主持或參與其他OSS相關社區的工作。為了更好地傳播Python，在面向初學者和機器學習領域擔任Python講師。


鈴木隆典(Takanori Suzuki)，2014—2016年擔任PyCon JP主席，其他主要職務有Python Voldaring部(#kabepy)部長，Python mini Hack-a-thon(#pyhack)組織者等。著有多本Python編程方面的圖書。


福島真太朗(Shintaro Fukushima)，研究生期間就使用C語言和C++進行非線性動力系統的數值計算，工作后開始使用Python(和R)從事機器學習和數據分析相關工作。目前，在豐田IT開發中心，使用Python和Julia對工廠的傳感器數據、車輛數據、圖像數據、物理特性/材料數據等進行分析。