本書首先介紹數(shù)據(jù)科學(xué)，然后指導(dǎo)讀者安裝和搭建數(shù)據(jù)分析編程環(huán)境所需的軟件包。在機器學(xué)習(xí)中，主要學(xué)習(xí)3 項技術(shù)：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，以及基本的分類與回歸技術(shù)，如支持向量機、決策樹以及邏輯回歸等。

在前面章節(jié)的中，將學(xué)習(xí)Python語言中用于處理大型數(shù)據(jù)集的基本函數(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于矩陣計算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib繪制自定義圖表，以及應(yīng)用Boosting算法XGBoost（梯度提升）進(jìn)行預(yù)測分析等。

在后面的章節(jié)中，將學(xué)習(xí)用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、深度學(xué)習(xí)算法。讀者將掌握如何向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)饋入人類語言、讓模型處理復(fù)雜的文本信息以及構(gòu)建人類語言處理系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)

果預(yù)測等。

本書通過實踐操作的方式讓初學(xué)者和經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家掌握數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)所需的基本工具。書中包含了59個實操訓(xùn)練項目 22個作業(yè)項目，這些實操性練習(xí)都是現(xiàn)實生活中的各種業(yè)務(wù)場景，可以讓讀者在高度相關(guān)聯(lián)的環(huán)境中練習(xí)和應(yīng)用新的技能。

學(xué)習(xí)完本書，讀者可以掌握和使用很多新的數(shù)據(jù)科學(xué)算法，并且有信心使用本課程以外的工具或庫進(jìn)行操作。