书籍：Data Science: A First Introduction with Python
作者：Tiffany Timbers，Trevor Campbell，Melissa Lee，Joel Ostblom
出版：Chapman and Hall/CRC
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
下载：书籍下载-《数据科学：基于Python的入门导论》
01 书籍介绍
本书专注于在Jupyter笔记本中使用Python编程语言进行数据处理和清洗、创建有效的可视化图表以及通过分类、回归、聚类和推理从数据中提取洞见。它强调清晰、可重复和可分享的工作流程，并涵盖了版本控制的基础知识。基于教育研究和主动学习的原则，本书采用了一种现代的方法来教授Python，并附有自动评分的Jupyter练习表，以支持互动式自学。该文本将使读者为数据科学项目做好充分准备。它专为来自不同学科且仅有少量数学和编程基础的学习者设计。作者们凭借多年在不列颠哥伦比亚大学教授数千名本科生的经验精心打磨了这些材料。
主要特点：
· 包含用于互动式自学的自动评分练习表。
· 向读者介绍如Jupyter笔记本和GitHub等现代数据分析与工作流工具，以及诸如pandas、scikit-learn和altair等前沿的数据分析和操作Python库。
· 适合所有背景和学科的学习者。
02 作者简介
Tiffany Timbers是不列颠哥伦比亚大学统计系的教学副教授及温哥华选项数据科学硕士项目的联合主任。她负责教学并开发关于如何负责任地应用数据科学技术解决实际问题的课程内容。她最喜欢教的一门课程是关于协作软件开发的研究生课程，重点在于教授使用现代工具和工作流创建R和Python包。
Trevor Campbell是不列颠哥伦比亚大学统计系的副教授。他的研究集中在自动化、可扩展的贝叶斯推断算法、贝叶斯非参数方法、流数据以及贝叶斯理论等领域。
Melissa Lee是不列颠哥伦比亚大学统计系的教学助理教授。她的工作重心在于以学生为中心的教学方法、开放教育资源的发展与评估以及促进公平、多样性和包容性计划。Joel Ostblom是不列颠哥伦比亚大学统计系的教学助理教授，专注于数据可视化的研究生和本科数据科学课程的教学与发展，同时关注数据科学伦理和机器学习领域。
Lindsey Heagy是不列颠哥伦比亚大学地球、海洋和大气科学系的助理教授及地球物理反演设施的主任。她的研究结合了数值模拟、反演和机器学习中的计算方法，利用地球物理数据对地下结构进行特征描述。其研究的主要应用包括矿产勘探、碳封存、地下水和环境研究。
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