《Python数据科学》读后感1000字

《Python数据科学》是一本由常国珍 / 赵仁乾 / 张秋剑著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：99.00元，页数：2018-7-20，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《Python数据科学》精选点评：

●非常全面的python数据分析教程，从数据预处理，到统计分析，到机器学习都有涉及。美中不足的是，调包参数讲解很少，难以深入理解各类函数的用法。

●学过老师的配套课程 看到老师出书了 果断入手

●内容很全面，讲得也非常详细。在国内还是第一次发现这么用心的书，推荐阅读。

●本书侧重于将技术应用于实战，力图用Python解决实际问题，涉及知识广泛，阅读体验十分流畅，适合入门和深入学习，实在是难得的好书，建议数据分析同好们阅读。

●确认过眼神，是你要找的数据科学的书～，很实用讲解清晰～

● 实战性非常强，真正做到了从入门到精通， 配合视频教程来学，非常好。五星推荐！！

●听过老师的课程，非常全面，详细。昨天入手了老师新书，非常实用，哈哈，看完课程，再看书，感觉理解的更深刻了。

●写的真不错，讲很细致

●“这本书烂的要死，非常烂，非常烂，注意!理论和实践都没讲清楚，排版极差，语意不清，结构混乱，病句连篇，基本上是四处抄的外国书，然后百度翻译一下”

●从入门到进阶，内容广度和深度都是一流

《Python数据科学》读后感(一)：数据科学Python学习的好书

近几年Python成为数据科学行业中大受欢迎的编程语言，初看了一下目前录，这本书为总结一下数据科学家和工程师几个最实用的python库以各种函数。如果你是正在学习Python的学生，我想你能从书中找到学习的重心。 关键是这几个作者都还是蛮牛的数据科学专家。

这本书其实也可做一个备查的参考手册，有一点国外图书体例的感觉。

《Python数据科学》读后感(二)：Python数据科学-技术详解与商业实践视频教程（八大案例）

Python数据科学-技术详解与商业实践视频教程（八大案例）

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养成式数据科学家培养模式，针对入门难、头绪乱、进步缓慢、缺乏业界经验、面试恐惧等问题提供解决方案。

第一讲： 数据科学家的武器库

第二讲：Python基础

第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步

第四讲：二手房价格分析报告

第五讲：汽车贷款信用评分卡制作

第六讲：电信客户流失预警

第七讲：信用卡行为反欺诈模型

第八讲：慈善机构精准营销案例

第九讲：银行客户渠道使用偏好洞察案例

第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐

《Python数据科学》读后感(三)：基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控、客户预警、信用评分卡、企业内训）

基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控、客户预警、信用评分卡、企业内训）

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客户洞察是分析型客户关系管理的核心，是实现客户智能的必要手段，其旨在增加CRM系统的商业分析与辅助决策能力。分析型CRM需要整合外部客户数据、渠道数据和大量交易数据，并从中提取出隐含有用的信息，这便是数据科学的用武之地。客户生命周期是客户洞察中最常用的分析工具，企业对初次接触的客户了解甚少，随着交往时间的延长，对其洞察越深入，分析主题越丰富。本课程就按照客户产品生命周期逐步展开数据科学的不同议题。

本课程全面介绍了金融银行系统所涉及的最常见的算法及企业应用场景以及结合大数据Spark的代码实现，系企业一线数据挖掘、人工智能算法工程师结合亲身工作经历讲解，企业内部培训，全套课件+代码，具有很强的实用意义和参考价值

《Python数据科学》读后感(四)：Python数据科学精华实战课程

Python数据科学精华实战课程

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课程规划全面。涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度；精品质量。课程设计环节紧凑，循循善诱；课堂教学如行云流水，让人受益匪浅

第一章：Python与数据科学应用

第二章：数据搜集实例

第三章：资料清理(I)

第四章：资料清理(II)

第五章：资料探索与资料视觉化

第六章：资料储存实例

第七章：使用机器学习建立数据模型(回归模型)

第八章：使用机器学习建立数据模型(分类模型)

第九章：使用机器学习建立数据模型(验证模型)

第十章：使用机器学习建立数据模型(资料分群)

第十一章：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)

第十二章：使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

《Python数据科学》读后感(五)：读到第五章实在忍不了的读后感

在知乎上看到一个喜欢的专栏给这本书打广告

看了一下目录觉得还不错

然后来到豆瓣看看短评,但看起来都是刷的好评

不过觉得这本书应该还行

便买来看看

刚看到了第5章

我惊了

这么多小错误

我觉得是不是没有细心的勘误啊

连我这小白都找出了很多错误

才看到第5章就已经这样了

贴几张图吧

代码没有加标签参数

应该查询一年一班,代码查询的是2年2班

import numpy as np

上文应该是data=pd.read_csv('一个csv')名字费劲就不打了,自己看书吧

符号反了