无论你身处哪个行业，数据都能成为你的好帮手。善于从凌乱的数据中提取有用的信息，你就能在面对业务难题时游刃有余，用数据说话，为决策找到有力的支撑。

欢迎进入数据科学世界！在本书中，你将化身为虚构公司DataSciencester的员工，从零开始数据科学工作，亲手构建工具、实现算法，最终从数据科学新手蜕变为全能的数据科学家。在第1版的基础上，本书升级了所有代码示例，并新增了深度学习、统计学、自然语言处理等相关内容。

- 学到一堂Python速成课。
- 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识，并能将其灵活地用于数据科学项目。
- 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。
- 深入理解机器学习概念，尤其是深度学习概念。
- 运用k最近邻法、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等算法实现数据模型。
- 探索自然语言处理、网络分析、推荐系统、数据库与SQL、MapReduce。

“乔尔将带你踏上数据科学探索之旅，让你从数据爱好者一跃成为通晓实用算法的数据科学家。”
——Rohit Sivaprasad
Facebook公司数据科学家

“我向所有想转战机器学习领域的分析师和工程师推荐这本书。”
——Tom Marthaler
亚马逊公司软件开发经理

“用代码实现数据科学概念并非易事，但这本书轻松地做到了。”
——William Cox
Grubhub公司机器学习工程师

乔尔•格鲁斯（Joel Grus）
Capital Group公司的首席机器学习工程师，担任过艾伦研究所的人工智能研发工程师以及谷歌公司的软件工程师，还曾在多家创业公司担任数据科学家。

【译者简介】

岳冰
美国西北大学数学硕士，知乎专栏“X-Lab”编辑，参与编撰了《知识图谱标准化白皮书（2019版）》。深耕图神经网络、推荐算法、复杂关系网络风险挖掘、机器学习等领域。运用人工智能算法与工具，长期支持有关部门用高精尖技术手段打击违法犯罪。

高蓉
讲师，任教于杭州电子科技大学经济学院金融系。博士和硕士毕业于南开大学经济学院金融系，本科毕业于南开大学数学学院计算数学专业。研究领域包括数据科学应用、资产定价、金融工程、计量经济应用等。

韩波
自由译者、撰稿人，从事信息技术工作二十余年，主要兴趣领域为机器学习、Python等。曾为多家信息技术媒体撰稿，另译有《Python数据分析》。