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时下热门职业是 数据科学家，不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。
数据科学家必备的技能中，机器学习和 Python 应该是位列前五的两项，学习本书，实现自己的第一个小目标！
华校专 王正林 著 / 2017年3月出版
内容提要
数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。
Python 是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。
《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python 编程实践，采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。
《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》从内容上分为13 章分4 篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1~6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k 近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7~10 章），讲述经典而常用的高级机器学习算法，包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习；第三篇：机器学习工程篇（第11~12章），讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等；第四篇：Kaggle 实战篇（第13 章），讲述一个Kaggle 竞赛题目的实战。
《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》内容丰富、深入浅出，算法与代码双管齐下，无论你是新手还是有经验的读者，都能快速学到你想要的知识。本书可供为高等院校计算机、金融、信息、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
精彩导读
前言
拥抱大数据时代
“大家还没搞清 PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”马云在 2013年淘宝十周年晚会上的这句话，仿佛一下子拉开了大数据时代的序幕。
新的时代，需要新的技术；新的技术，需要新的人才。全球最著名的管理咨询公司麦肯锡预测“到 2018年，美国在‘深度分析’人才方面将面临 14万至 19万的人才缺口；在‘能够分析数据帮助公司做出商业决策’方面将面临 150万的人才缺口 ”。清华大学计算机系教授武永卫 2016年 5月透露了一组数据：未来 3~5年，中国需要 180万数据人才，但目前只有约 30万人。
大数据时代，做大数据分析的人有了一个更“性感”的名字，叫做数据科学家（ Data Scientist）。《哈佛商业评论》声称， 21世纪最富挑战的工作是数据科学家。时下最热门的职业是数据科学家，而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。
在数据科学家必备的技能中，机器学习和 Python应该是位列前五的两项。机器学习炙手可热，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用，关注度也越来越高。而 Python则是最 in的语言，“人生苦短，我用 Python” ˆˆ
怎么用这本书？
机器学习既有算法又有实现，还是比较高深的，算法太难，啃不动，代码太浅，钻不下去。我们的目标是让您快速上手，在内容组织上我们是动了心思的，采用“原理笔记精华 +算法 Python实现 +问题实例 +实际代码 +运行调参”的形式，理论与实践交织着展开，算法原理与编程实战并重。
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