基礎編
1 數據科學簡介
1.1 什麼是數據科學
1.2 如何學習數據科學
1.3 什麼是數據科學家
1.4 數據科學家需要掌握的技能
1.5 Python與數據科學
1.6 數據科學領域常用的Python包
本章小結
參考文獻
2 Python基礎知識
2.1 Python基本概念
2.2 序列和基本語句
2.3 函數和模塊
本章小結
習題
參考文獻
分析編
3 Python數據獲取與數據預處理
3.1 Python數據獲取
3.2 Python數據預處理
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習題
參考文獻
4 利用Python進行數據分析
4.1 數據分析與Python
4.2 基本統計分析
4.3 主成分分析（PCA）
4.4 線性回歸
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習題
參考文獻
挖掘編
5 利用Python進行數據挖拋
5.1 數據挖掘與Py
5.2 k最近鄰（k-Nearest Neighbor）
5.3 決策樹（Decision Tree）
5.4 朴素貝葉斯（Naive Bayesian）
5.5 邏輯回歸（Logistic Regression）
5.6 Apriori算法
5.7 聚類分析（Clustering Analysis）
5.8 隨機森林（Random Forest）
本章小結
習題
參考文獻
6 利用Python進行文本挖掘
6.1 文本挖掘簡介
6.2 Python與文本分類
6.3 Python與文本聚類
6.4 Python與文本情感分析
6.5 Python與全文檢索
本章小結
習題
參考文獻
提高編
7 Python與海量數據處理簡介
7.1 Spark簡介
7.2 Pag
7.3 Python與推薦系統
本章小結
習題
參考文獻
