前 言

為什么要寫這本書

我接觸大數據技術的時間算是比較早的，四五年前當大數據這個詞火遍互聯網的時候，我就已經在實驗室里學習編程及算法的知識。那個時候我一心想要做學術，每天閱讀大量的英文文獻，主要興趣更多的是在機器人和人工智能上。研究生畢業時我本來想實現早先的愿望，繼續攻讀博士學位，不過思來想去覺得不應該錯過大數據這個機會，所以毅然決定投入大數據行業中。

在工作之初，市面上已經存在一些介紹大數據相關技術的權威著作，其中很多還是很底層的或特定領域的專著。但即使是我這種自詡為“學院派”的人看這些書，頭腦也會經常開小差。而大數據相關的技術又特別龐雜，包括計算框架、網絡爬蟲、機器學習算法、編程語言、數據庫、文本分析、數據流水線的架構，甚至還包括前端可視化等眾多方面，只有對它們都有涉獵，才能更好地勝任相關的工作。所以我讀過很多的相關圖書，這確實為我以后的工作打下了堅實的基礎，不過隨著工作內容的增加，以及新同事的到來，更多的問題相繼涌現。首當其沖的就是，并不是每個人都有足夠的基礎來閱讀這些專業著作，而且每個人的情況各不相同，有的是編程基礎差，有的是數學基礎差，有的是英語基礎差，這也導致我的這套學習方法難以推廣開來。所以我想寫一本關于大數據技術的手冊，其目的并不是為讀者講明白所有技術背后的原理，而是告訴讀者某項技術可以用于哪些工作中，哪些工作需要哪些工具。

讀完這本手冊，可以幫助讀者建立一個相對完整的大數據生態的概念，其中所講的每一個工具都值得讀者進行更深入的研究(你也可以像我一樣，對其中的兩三項進行非常深入的研究)，也許在研究過程中，你會成為該領域的專家。如果現在正在看這本書的你是一位技術決策者，那么我希望本書的介紹能幫助你下定決心使用其中的某項技術，比如寫作全書的Python語言就是一門非常好的數據處理語言，它能快速編碼，且具有強大的字符串處理能力，擁有大量成熟的大數據類庫，這些都使Python成為數據科學領域無可爭議的No. 1語言；或許你的團隊可以僅用Python編寫大規模分布式爬蟲程序(雖然本書介紹的是單機的簡化版)就能大幅度地提升工作的效率。Scrapy可能是爬蟲領域最有名的框架了，你也可以像我一樣實現屬于你自己的版本。當然這本書也是一本Python入門書，所以讀者無須擔心閱讀門檻，你可以從零基礎開始學習，并體驗整個學習過程所帶來的愉悅。

目 錄

[第0章　發現、出發

0.1　何謂數據科學 ](https://yq.aliyun.com/articles/119372/)

0.1.1　海量的數據與科學的方法

0.1.2　數據科學并不是新概念

0.1.3　數據科學是一個系統工程

0.2　如何成為數據科學家

0.3　為什么是Python

0.4　一個簡單的例子

[第1章　Python介紹

1.1　Python的版本之爭 ](https://yq.aliyun.com/articles/119389/)

1.2　Python解釋器

1.2.1　Mac OS X系統

1.2.2　Linux系統

1.2.3　Windows系統

1.3　第一段Python程序

1.4　使用Python shell調試程序

[第2章　Python基礎知識

2.1　應當掌握的基礎知識 ](https://yq.aliyun.com/articles/119418/)

2.1.1　基礎數據類型

2.1.2　變量和賦值

2.1.3　操作符及表達式

2.1.4　文本編輯器

2.2　字符串

2.3　獲取鍵盤輸入

2.4　流程控制

2.4.1　條件判斷

2.4.2　循環

2.4.3　縮進、空白和注釋

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据科学实践指南_《Python数据科学实践指南》——导读-阿里云开发者社区...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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