具体描述
编辑推荐
适读人群 ：有一定工作经验的职业数据分析师、在工作中涉及数据分析的程序员，以及其他对数据分析感兴趣的人群仅仅会Python编程是不够的。想成为一名优秀的数据分析工程师，还需要有全方位、透彻理解问题本质的能力，善于把实际的工作任务拆解成准确的数据问题，并运用相关的知识来解决。
本书恰好是从这个角度出发的，它条分缕析地帮助你认识任务的本质，教你从数据的角度来思考、拆解任务，并最终顺利地达成目标。
内容简介
Python 已成为广受数据科学领域欢迎的开发语言。本书契合这一趋势，结合具体的业务场景，从数据思维的角度出发，剖析各业务环节中数据处理的策略、算法，并运用Python 代码呈现翔实的案例，构建出一个完整的数据分析体系。
在内容的组织和安排上，本书层次分明、详略得当：针对简单的数据分析工作，读者可以先浏览第1 章至第3 章；专职从事数据分析的工程师可以通篇阅读本书，以构建数据处理工程的完整知识框架；最后一章针对从事大数据分析的工程师提供了一些常见问题的解决思路和方法。
本书既适合刚接触数据工程的从业人员作为入门参考，也可以帮助具有一定经验的数据工程师搭建知识体系，洞悉业务场景中的数据奥秘，得心应手地运用数据指导业务。
作者简介
黄文青，目前在百度公司任职，从事大数据、机器学习方向的研究与学习。对于如果成为一名数据工程师，有自己独特的理解与实践。
精彩书评
数据工程师必备三大技能：数据工程能力、数据分析能力、业务能力，三者相辅相承，缺一不可。本书从这三个方面出发，以简单易懂的Python为基础工具，介绍了很多基础知识和工程案例，读起来非常痛快！
——路人甲，公众号《一个程序员的日常》
基于开源的第三方库和活跃的社区支持，Python数据科学生态体系得到了快速的发展，越来越多的数据工程师选择Python作为开发语言。然而，在实际工作中，许多工程师往往侧重于需求实现而忽视对业务的理解。本书针对这一盲区，根据不同的业务场景，从数据的角度梳理、思考问题，并有针对性地阐述了不同的策略、算法和案例。
在跟随本书学习的过程中，我们可以从全局上深入理解数据分析的精髓，并融会贯通——这对于初学者和初级数据工程师的能力提升尤为重要。
——阿橙， 《 Python中文社区》公众号主编
数据分析是近年来的热点。几乎所有的互联网公司在产品上都告别了“拍脑袋”做决定的方式，而选择“用数据说话”。因此，也有越来越多的人投入到相关领域当中。Python作为数据分析的重要语言，受到了广泛关注。然而，对于想要成为数据工程师的人来说，仅完成编程语言的学习是远远不够的。本书恰恰为这一阶段的学习者提供了很好的帮助：从数据分析的基本理论，到业内实践中的分析流程和常用工具，本书均做了较为完整的梳理。
除了理论讲解外，书中还附带了不少分析实例，便于读者理解和演练；此外，作者的行业经验保证了本书的实用性，为入行者指出了清晰的学习路径。
——Crossin，公众号《Crossin的编程教室》作者、码课创始人
Python 语言继在 Web 大潮之下成为网站快速开发、服务端运维的明星语言之后，随着人工智能技术的飞速发展又迎来了新的一波高潮，成为人工智能领域的*选编程语言。
Python 语言易学易用，有丰富的数据处理包，社区也相当成熟，在数据工程师群体中是非常流行的语言。作为中国*早一批使用 Python 的人之一，看见 Python 逐步从一门小众语言变成推动技术进步的主流语言，很是欣慰。希望此书能够帮助有志于成为*级数据工程师的朋友更好地掌握这门优秀的语言。
——洪强宁，爱因互动创始人兼CTO
人工智能是当下*热门的技术领域之一，各大厂商紧锣密鼓进行战略布局：自动驾驶、个人助手、医疗健康、电商零售、金融、教育……如果把人工智能比喻成火箭，那么数据就是燃料。不管你是从事人工智能、机器学习，还是数据分析，都离不开数据，由此诞生了数据工程师的职业。
本书从数据分析、数据挖掘、深度学习等方面介绍了一名数据工程师应该掌握的数据工程的方法和数据分析的思路，书中总结的数学公式和代码实践让原来枯燥的概念变得有滋有味。有志于成为数据工程师的你，细细“品尝”本书，必有收获！
——刘志军，公众号《Python之禅》
本书内容由浅入深，分别介绍了数据分析的常用工具、Python在数据分析方面常用的包、如何运用Python做基础的统计分析和如何运用Python做数据建模……读完以后令人有一种从侏罗纪时代穿梭到未来时代的感觉，信息量很大。
更难得的是作者拥有工业界的背景，这使他可以从实践操作的角度，手把手教您打造一把数据分析的利剑。
一言以概之，本书没有繁杂的数学公式，只有挤不出水的干货。
——挖数，公众号Washu66
目录
1 概述 / 1
1．1 何为数据工程师 / 1
1．2 数据分析的流程 / 3
1．3 数据分析的工具 / 11
1．4 大数据的思与辨 / 14
2 关于Python / 17
2．1 为什么是Python / 17
2．2 常用基础库 / 19
2．2．1 Numpy / 19
2．2．2 Pandas / 26
2．2．3 Scipy / 37
2．2．4 Matplotlib / 38
3 基础分析 / 43
3．1 场景分析与建模策略 / 43
3．1．1 统计量 / 43
3．1．2 概率分布 / 48
3．2 实例讲解 / 55
3．2．1 谁的成绩更优秀 / 55
3．2．2 应该库存多少水果 / 57
4 数据挖掘 / 60
4．1 场景分析与建模策略 / 60
4．1．1 分类 / 61
4．1．2 聚类 / 76
4．1．3 回归 / 86
4．1．4 关联规则 / 90
4．2 数据挖掘的重要概念 / 93
4．2．1 数据预处理 / 93
4．2．2 评估与验证 /97
4．2．3 Bagging 与Adaboost / 99
4．2．4 梯度下降与牛顿法 / 102
4．3 实例讲解 /105
4．3．1 信用卡欺诈监测 / 105
4．3．2 员工离职预判 /110
5 深度学习/ 114
5．1 场景分析与建模策略 / 115
5．1．1 感知机 / 115
5．1．2 自编码器 / 119
5．1．3 限制玻尔兹曼机 /123
5．1．4 深度信念神经网络 / 127
5．1．5 卷积神经网络 / 129
5．2 人工智能应用概况 / 137
5．2．1 深度学习的历史 /137
5．2．2 人工智能的杰作 / 140
5．3 实例讲解 / 146
5．3．1 学习识别手写数字 / 146
5．3．2 让机器认识一只猫 / 151
6 大数据分析 / 160
6．1 常用组件介绍 / 160
6．1．1 数据传输 / 165
6．1．3 数据计算 / 174
6．1．4 数据展示 / 180
6．2 大数据处理架构 / 188
6．2．1 Lambda 架构 / 189
6．2．2 Kappa 架构 / 192
6．2．3 ELK 架构 / 193
6．3 项目设计 / 194
参考文献 / 202
前言/序言
数据分析、数据挖掘、深度学习及云计算，是当前最热门的技术领域。1830年前后，Gauss、Legendre 等数学家奠基了数据分析的基础理论；1943 年，心理学家Warren McCulloch 和数理逻辑学家Walter Pitts 首次提出神经网络；19 世纪80 年代，Hinton、Yann LeCun 等人提出BP 算法及卷积神经网络；2006 年，深度置信网络研究成果发表。至此，数据建模理论研究的宏观大厦已初见雏形。
历史是如此的巧合，正当需要海量数据集和工程技术方案来处理数据时，云计算应运而生。2003 年，谷歌发表关于Google File System、Google Bigtable 及MapReduce 三篇论文，让大数据处理技术风靡全球。以此为基础，2010 年前后，整个云计算的概念及技术体系已经非常完善了。
数据理论的完善、工程技术的发展与无数创意的结合，使得2010 年以后，整个人类社会进入了“数据时代”。无论是精细化运营，还是人工智能产品，对数据的应用无处不在；无论是政府机构，还是私有的大、中、小型企业，使用数据的热情都达到空前的高度。
2014 年，我加入百度公司，从事大数据处理及数据建模等相关工作。回首过往，在该领域的几年中，我经历了云计算从雾里看花到如今的方兴未艾；人工智能的初现端倪到如今的高潮迭起。作为一名前线的数据工程师， 我深刻认识到，对我及大多数工程师而言，既无法像Jeff Dean 等一样提出经典的大数据计算模型；也无法像Hinton、Yann LeCun 一样提出具有深远影响的建模算法。我们所要做的，就是学习与汲取当前的理论与技术，结合应用领域，实现工程应用。这也是我写本书的初衷，希望能从宏观框架上梳理已有的数据分析理论与工程实施技术，并搭建相对系统的知识体系；同时，阐述工作实践中遇到的问题及解决的思路。
Python 简洁易懂的语法、丰富的类库、与大数据组件的无缝集成等诸多特点，使其成为数据工程师的首选编程语言。当然，只是掌握Python 还完全不足以成为顶级数据工程师，因此，本书介绍数据处理知识体系，并以Python 实现相关代码示例，力求让读者能使用Python 完成数据处理的各个环节。
本书的第1 章和第2 章，简要说明了数据处理领域的基本概念，旨在让读者对数据处理工作有宏观的了解。第3 章～第5 章，主要讲述数据分析理论。笔者按照难易程度，将其划分成三个部分，即基础分析、数据挖掘和深度学习。第6章针对大数据分析，介绍了在工程实施过程中需要用到的工程组件和架构模式，并以一个具体的案例说明整个数据工程的实施流程。
本书适合以下读者阅读：① 对人工智能和云计算感兴趣的读者；② 刚进入数据处理领域的IT 工程师；③ 希望从宏观上梳理数据处理知识体系的读者；④ 用Excel、SPSS、Python 做过数据分析的数据分析师；⑤ 应用过HDFS、Kafka等大数据组件的IT 工程师。
本书能够完稿，得益于外界诸多的帮助与指导。感谢数据领域的先驱者Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Jeff Dean 等，他们的著作是数据时代最重要的理论依据；感谢在百度工作中遇到杨振宇、李华青、王珉然、陈合等许多优秀的同事和领导，在和他们一起试错、交流的过程中，让我取得巨大的进步；感谢本书的编辑刘皎，在她不厌其烦地督促下，本书才从凌乱的只言片语中编辑成书；特别感谢女友孙万兴，在本书的撰写过程中给予的谅解与支持。
用户评价
我必须说，《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》这本书的出现，让我对“成为顶级数据工程师”这个目标不再是遥不可及的幻想。它不仅仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引领我进入数据工程的殿堂。书中的许多案例都来源于真实的工业场景，这使得我可以将所学的知识立刻与实际工作联系起来，而不是停留在抽象的理论层面。我尤其喜欢书中关于性能优化的讨论，作者不仅给出了各种优化的策略，还深入分析了不同策略背后的原理，让我真正理解了“为什么”要这样做，而不是简单的“怎么做”。这对于我这种追求精益求精的开发者来说，简直是福音。而且，书中的代码风格严谨，注释清晰，非常容易阅读和理解，让我能够快速地吸收并应用到自己的项目中。这本书的价值，远超其定价，绝对是数据工程领域的必读之作。
评分《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》这本书，如果用一个词来形容，那便是“醍醐灌顶”。我之前一直认为自己对Python已经 cukup 熟悉了，但当我深入阅读这本书后，才意识到我之前的理解是多么的肤浅。作者在书中并没有停留在“如何写Python代码”这个层面，而是更侧重于“如何用Python写出高性能、可扩展、易于维护的数据工程代码”。例如，书中关于并发和并行处理的部分，让我对多线程、多进程以及异步编程有了全新的认识，并且提供了在数据工程场景中实际应用的建议，这对于处理那些耗时的数据分析和转换任务至关重要。此外，书中对于数据存储和管理策略的讨论也极具价值，它不像其他书那样简单地介绍数据库，而是深入探讨了不同类型数据存储的优缺点，以及如何根据具体需求选择最合适的方案，这让我能够做出更明智的技术决策。我不得不说，这本书的作者绝对是一位经验丰富的数据工程专家，他的见解深刻，表达清晰，让我受益匪浅。
评分这本书简直是我的救星！作为一个刚入门数据工程的小白，我之前尝试过很多教程，但总感觉不得其法，零散的知识点堆积在一起，像一盘散沙，完全不知道如何融会贯通。直到我翻开《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》，我才找到了那种“拨云见日”的感觉。这本书的切入点非常巧妙，不是一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是从一个实际的数据工程场景出发，引导读者一步步地去理解为什么需要这些技术，以及它们是如何协同工作的。我尤其喜欢其中关于数据管道构建的部分，作者用非常清晰的图示和代码示例，将复杂的ETL流程分解得易于理解，让我不再对“ETL”这个词感到畏惧。而且，书中对于Python在数据处理中的核心库，比如Pandas和NumPy，讲解得淋漓尽致，不仅仅是API的罗列，更是深入到了其底层逻辑和优化技巧，让我能更高效地处理海量数据。读完这本书，我感觉自己对数据工程的整体架构有了更清晰的认识，也更有信心去 tackle 实际项目中的挑战了。
评分对于我这种已经在数据工程领域摸爬滚打了一段时间的人来说，《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》依然是一本不可多得的宝藏。很多时候，我们都面临着如何将理论知识转化为实际生产力的问题，而这本书恰好填补了这一空白。它提供了一系列经过实践检验的“绝技”，这些“绝技”不仅仅是代码技巧，更是关于如何构建健壮、可靠的数据系统的理念和方法。我特别欣赏书中关于测试和部署的内容，这往往是很多数据工程书籍会忽略的细节，但却是保证数据产品质量的关键。作者详细介绍了如何为数据管道编写单元测试、集成测试，以及如何将数据服务进行容器化部署，这些内容对于提升我的工作效率和项目的稳定性非常有帮助。读完这本书，我感觉自己的数据工程技能又上了一个台阶，能够更有条理地思考和解决问题，也对未来的职业发展充满了更强的信心。
评分这本《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》真的让我打开了新世界的大门。我之前一直觉得数据工程是一个很高大上的领域，跟自己好像有点距离，但这本书却用一种非常接地气的方式，把很多复杂的技术概念都变得生动有趣。书中关于数据可视化在数据工程中的应用，让我眼前一亮。我之前只把可视化当做分析的最后一步，但这本书却强调了它在监控数据质量、诊断管道问题等方面的重要性，并且提供了具体的Python库和实现方式，这让我对数据可视化有了更深的理解和应用。另外，书中关于模型部署和管理的讲解，也让我意识到数据工程远不止于数据的抽取和转换，更包含了如何将机器学习模型有效地集成到生产环境中，并保证其持续的性能。总而言之，这是一本内容丰富、实践性强的好书，我强烈推荐给所有对数据工程感兴趣的朋友。
评分书，是好书，但是包装真是烂到没朋友！对比出来的伤害，看图！
评分很好，快递超快。经常购买了~
评分送客户用的，还可以。还会来拍。
评分工作需要学习数据分析，冲着O'REILLY的金字招牌买的，好好研读一下。
评分挺好的，包装也不错，可以，内容还没看
评分好好学习，天天向上，准备学习了
评分618的京东购书活动比当。当读书日还要便宜，600-400的活动力度，还把工行信用卡10元券用上了，这年头最便宜的就是书了，然而时间才是最大的成本，买了就要督促自己看完
评分亨氏 发条长颈鹿玩具
评分果然和知乎上说的一样，写的很啰嗦，适合跳着看重点内容
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