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東京大學資料科學家養成全書:使用Python動手學習資料分析

東京大學資料科學家養成全書:使用Python動手學習資料分析

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訂購需時10-14天
9789862358320
塚本邦尊,山田典一,大澤文孝,中山浩太郎(監修),松尾豐(協力)
莊永裕
臉譜
2020年6月13日
260.00  元
HK$ 208
省下 $52
 
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ISBN:9789862358320
  • 叢書系列:科普漫遊
  • 規格:平裝 / 480頁 / 23 x 16.8 x 2.3 cm / 普通級 / 雙色印刷
  • 出版地:台灣
  • 適讀年齡:0歲~99歲
    科普漫遊


  • 電腦資訊 > 電腦硬體 > 其他











    「大數據會消失,資料科學不會」

    「所有的科學都是資料科學」

    ───資訊科學時代最需要閱讀的一本書───



    東京大學資料科學人氣講座全收錄────

    ★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程,第一手內容完整公開!

    ★用Python學習基本的程式撰寫,邊做邊學,鍛鍊最強的資料科學技能!

    ★收錄大量練習題和綜合題演練,打好理論基本功,具體應用於實務現場!

    ★體驗資料科學的魅力,培養整合跨領域課題的創造力!




    所謂科學,是從世界上混沌的現象裡找出本質,逐步解決各式各樣的問題。在日漸龐大的各種資料當中,運用科學的力量解決各種問題,便可說是資料科學。

    資料科學不僅只是數學(統計、機率、機器學習等),更是借用IT等各種力量,不斷挑戰世界上的難題與背後課題的綜合領域。

    運用這樣資料科學和人工智慧的力量,減少浪費與沒有效率的事物,進一步創造出新價值,可以讓這個世界更加美好。



    動手操作實際的資料,大量練習題馬上學、馬上練、馬上懂!



    本書廣泛說明資料科學不可不知的基礎事項,蒐羅豐富的重要關鍵知識和好用的參考資料,成為學習資料科學的地圖與羅盤。

    書中主要使用Python來學習基本的程式撰寫技巧,以及資料的取得、讀取、操作等,含括各式各樣Python函式庫的使用方式、機率統計的手法、機器學習(監督式學習、非監督式學習、性能調校),還有讓Python高速化的方法和Spark的簡單操作等。

    書中說明如何實際將現場的資料進行加工與分析,如何具體運用於市場行銷或金融等,使用何種手法來撰寫程式比較好,以及組合程式的技巧和流程。除了理論解說,也介紹實務性的使用方法,可立即上手應用。

    收錄各種類型的實作練習題和綜合問題,以實際的問題為前提來思考,一邊動手實踐。



    本書的出版緣由



    本書以2017年至2018年於東京大學舉辦的「全球消費智慧捐贈講座」講義和線上課程教材為基礎,用簡潔易懂的形式彙整編纂而成。

    這個廣受歡迎的熱門講座首度出版,原因有三:

    首先,希望讓更多讀者了解資料科學,培養資料分析技能。資訊時代各行各業都需要資料分析的人才,了解應該具備哪些知識、有何種處理手法、能達成什麼樣的目標,善用資料科學將是致勝的關鍵。

    其次,雖然線上資源豐富又方便取得,但並非隨時都能在線上學習。藉由書籍的形式,可因地制宜反覆演練複習。

    第三,以學習效果來說,書本的編排有助於深入思考,成效更佳。



    本書的目標讀者



    ▌有程式設計經驗、完成理科大一大二程度數學,以及對於學習資料科學有高度意願的一般人士

    ▌藉由本書,可掌握資料科學入門程度至中級程度的內容,已達中級程度以上者也能參酌本書來複習資料分析相關知識

    ▌對於目前備受矚目的深度學習,可透過本書掌握學習深度學習之前必需的基礎技能



    在本書裡學到的東西



    ▌Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib的基礎

    ▌機率/統計/推論/迴歸的基礎

    ▌使用Numpy/Scipy進行科學計算

    ▌使用Pandas進行資料加工處理(遺漏資料/異常值的處理、時間序列資料的處理)

    ▌使用Matplotlib進行資料視覺化

    ▌機器學習(多元線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、k-NN、聚類分析、主成分分析、購物籃分析、模型調校)


     





    序言



    【Chapter 1 ?本書的概要與Python的基礎】



    1-1 ?資料科學家的工作

    1-1-1 資料科學家的工作

    1-1-2 資料分析的流程

    1-1-3 本書的架構

    1-1-4 對閱讀本書有幫助的文獻

    1-1-5 動手來學習吧



    1-2 ?Python的基礎

    1-2-1 Jupyter Notebook的使用方法

    1-2-2 Python的基礎

    1-2-3 串列型別與字典型別

    1-2-4 條件分歧與迴圈

    1-2-5 函式

    1-2-6 類別與實例



    【Chapter 2 ?科學計算、資料加工、圖形描繪函式庫的使用方法基礎】



    2-1 ?用於資料分析的函式庫

    2-1-1 函式庫的匯入

    2-1-2 Magic Command

    2-1-3 匯入用於本章的函式庫



    2-2 ?Numpy的基礎

    2-2-1 Numpy的匯入

    2-2-2 陣列的操作

    2-2-3 亂數

    2-2-4 矩陣



    2-3 ?Scipy的基礎

    2-3-1 Scipy的函式庫匯入

    2-3-2 矩陣運算

    2-3-3 牛頓法



    2-4 ?Pandas的基礎

    2-4-1 Pandas的函式庫匯入

    2-4-2 Series的使用方法

    2-4-3 DataFrame的使用方法

    2-4-4 行列的操作

    2-4-5 資料的抽出

    2-4-6 資料的刪除與結合

    2-4-7 統計

    2-4-8 值的排序

    2-4-9 nan (null)的判斷



    2-5 ?Matplotlib的基礎

    2-5-1 使用Matplotlib的準備工作

    2-5-2 散佈圖

    2-5-3 圖形的分割

    2-5-4 函數圖形的描繪

    2-5-5 直方圖



    【Chapter 3? 敘述統計與簡單迴歸分析】



    3-1 ?統計分析的種類

    3-1-1 敘述統計與推論統計

    3-1-2 匯入用於本章的函式庫



    3-2 ?資料的讀取與對話

    3-2-1 讀取網路等處公開的對象資料

    3-2-2 資料的讀取與確認

    3-2-3 確認資料的性質

    3-2-4 量的資料與質的資料



    3-3 ?敘述統計

    3-3-1 直方圖

    3-3-2 平均、中位數、眾數

    3-3-3 變異數、標準差

    3-3-4 摘要統計量與百分位數

    3-3-5 箱型圖

    3-3-6 變異係數

    3-3-7 散佈圖與相關係數

    3-3-8 描繪所有變數的直方圖與散佈圖



    3-4 ?簡單迴歸分析

    3-4-1 簡單線性迴歸分析

    3-4-2 決定係數



    【Chapter 4 ?機率與統計的基礎】



    4-1 ?學習機率與統計的準備工作

    4-1-1 本章的背景知識

    4-1-2 匯入用於本章的函式庫



    4-2 ?機率

    4-2-1 數學機率

    4-2-2 統計機率

    4-2-3 條件機率與乘法定理

    4-2-4 獨立與相關

    4-2-5 貝氏定理



    4-3 ?機率變數與機率分布

    4-3-1 機率變數、機率函數、分布函數、期望值

    4-3-2 各種分布函數

    4-3-3 核密度函數



    4-4 ?應用:多元機率分布

    4-4-1 聯合機率函數與邊際機率函數

    4-4-2 條件機率函數與條件期望值

    4-4-3 獨立的定義與連續分布



    4-5 ?推論統計學

    4-5-1 大數法則

    4-5-2 中央極限定理

    4-5-3 樣本分布



    4-6 ?統計推論

    4-6-1 估計量與點估計

    4-6-2 無偏性與一致性

    4-6-3 區間估計

    4-6-4 計算估計量



    4-7 ?統計檢驗

    4-7-1 檢驗

    4-7-2 第一型錯誤與第二型錯誤

    4-7-3 檢驗大數據的注意事項



    【Chapter 5 ?使用Python進行科學計算(Numpy與Scipy)】



    5-1 ?概要與事前準備

    5-1-1 本章的概要

    5-1-2 匯入用於本章的函式庫



    5-2 ?使用Numpy計算之應用

    5-2-1 索引的參照

    5-2-2 Numpy的運算處理

    5-2-3 ?陣列操作與廣播



    5-3 ?使用Scipy計算之應用

    5-3-1 內插

    5-3-2 線性代數:矩陣分解

    5-3-3 積分與微分方程式

    5-3-4 最佳化



    【Chapter 6 ?使用Pandas進行資料加工處理】



    6-1 ?概要與事前準備

    6-1-1 匯入用於本章的函式庫



    6-2 ?Pandas的基本資料操作

    6-2-1 階層型索引

    6-2-2 資料的結合

    6-2-3 資料的操作與變換

    6-2-4 資料的聚合與群組運算



    6-3 ?遺漏資料與異常值處理的基礎

    6-3-1 遺漏資料的處理方法

    6-3-2 異常資料的處理方法



    6-4 ?時間序列資料處理的基礎

    6-4-1 時間序列資料的處理與變換

    6-4-2 移動平均



    【Chapter 7 ?使用Matplotlib進行資料視覺化】



    7-1 ?資料的視覺化

    7-1-1 關於資料的視覺化

    7-1-2 匯入用於本章的函式庫



    7-2 ?資料視覺化的基礎

    7-2-1 長條圖

    7-2-2 圓形圖



    7-3 ?應用:金融資料的視覺化

    7-3-1 將金融資料視覺化

    7-3-2 顯示K線的函式庫



    7-4 ?應用:思考分析結果的表現方式

    7-4-1 關於資料製作的重點



    【Chapter 8 ?機器學習的基礎(監督式學習)】



    8-1 ?機器學習概觀

    8-1-1 何謂機器學習?

    8-1-2 監督式學習

    8-1-3 非監督式學習

    8-1-4 強化學習

    8-1-5 匯入用於本章的函式庫



    8-2 ?多元線性迴歸

    8-2-1 讀取汽車售價資料

    8-2-2 資料的整理

    8-2-3 模型建構與評估

    8-2-4 模型建構與模型評估流程總結



    8-3 ?邏輯迴歸

    8-3-1 邏輯迴歸的範例

    8-3-2 資料的整理

    8-3-3 模型建構與評估

    8-3-4 藉由縮放來提高預測準確度



    8-4 ?具正則化項的迴歸:Lasso迴歸、Ridge迴歸

    8-4-1 Lasso迴歸、Ridge迴歸的特徵

    8-4-2 多元線性迴歸與Ridge迴歸的比較



    8-5 ?決策樹

    8-5-1 蕈類資料集

    8-5-2 資料的整理

    8-5-3 熵:不純度的指標

    8-5-4 資訊獲利:測量分歧條件的有用性

    8-5-5 決策樹的模型建構



    8-6 ?k-NN(K最近鄰演算法)

    8-6-1 k-NN的模型建構



    8-7 ?支援向量機

    8-7-1 支援向量機的模型建構



    【Chapter 9 ?機器學習的基礎(非監督式學習)】



    9-1 ?非監督式學習

    9-1-1 非監督式模型的種類

    9-1-2 匯入用於本章的函式庫



    9-2 ?聚類分析

    9-2-1 k-means法

    9-2-2 使用k-means法進行聚類分析

    9-2-3 將金融市場行銷資料進行聚類分析

    9-2-4 使用手肘法判斷群數

    9-2-5 聚類分析結果的解釋

    9-2-6 k-means法以外的手法



    9-3 ?主成分分析

    9-3-1 嘗試主成分分析

    9-3-2 主成分分析的實例



    9-4 ?購物籃分析與關聯規則

    9-4-1 何謂購物籃分析?

    9-4-2 讀取用來進行購物籃分析的樣本資料

    9-4-3 關聯規則



    【Chapter 10 ?模型的驗證方法與性能調校方法】



    10-1 ?模型的評估與提高精確度的方法

    10-1-1 機器學習的問題與手法

    10-1-2 匯入用於本章的函式庫



    10-2 ?模型的評估與性能調校

    10-2-1 Holdout法與交叉驗證法

    10-2-2 性能調校:超參數的調校

    10-2-3 性能調校:特徵的處理

    10-2-4 模型的種類



    10-3 ?模型的評估指標

    10-3-1 分類模型的評估:混淆矩陣與關聯指標

    10-3-2 分類模型的評估:ROC曲線與AUC

    10-3-3 迴歸模型的評估指標



    10-4 ?集成學習

    10-4-1 Bagging

    10-4-2 Boosting

    10-4-3 隨機森林、梯度Boosting

    10-4-4 進一步了解



    【Chapter 11 ?綜合練習問題】



    11-1 ?綜合練習問題

    11-1-1 綜合練習問題(1)

    11-1-2 綜合練習問題(2)

    11-1-3 綜合練習問題(3)

    11-1-4 綜合練習問題(4)

    11-1-5 綜合練習問題(5)

    11-1-6 綜合練習問題(6)

    11-1-7 參考:今後進行資料分析



    【Appendix】



    A-1 ?關於本書的環境建置

    A-1-1 關於Anaconda

    A-1-2 下載Anaconda的套件

    A-1-3 安裝Anaconda

    A-1-4 安裝pandas-datareader與Plotly



    A-2 ?練習問題解答

    A-2-1 Chapter1練習問題

    A-2-2 Chapter2練習問題

    A-2-3 Chapter3練習問題

    A-2-4 Chapter4練習問題

    A-2-5 Chapter5練習問題

    A-2-6 Chapter6練習問題

    A-2-7 Chapter7練習問題

    A-2-8 Chapter8練習問題

    A-2-9 Chapter9練習問題

    A-2-10 Chapter10練習問題

    A-2-11 Chapter11綜合練習問題



    A-3 ?參考文獻、參考URL

    A-3-1 參考文獻

    A-3-2 參考URL



    結語

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