Python数据科学项目实战

作者简介

"Leonard Apeltsin是Anomaly的数据科学主管。他的团队应用高级分析来发现医疗保健欺诈、浪费和滥用的情况。在加盟Anomaly之前，Leonard领导了Primer AI的机器学习开发工作；Primer AI是一家专门从事自然语言处理的初创公司。作为创始成员，Leonard帮助Primer AI团队从4名员工发展到近100名员工。在进入创业公司之前，Leonard在学术界工作，他发现了遗传相关疾病的隐藏模式。他的发现发表在《科学》和《自然》杂志的附属期刊上。Leonard拥有卡内基梅隆大学的生物学和计算机科学学士学位，以及加州大学旧金山分校的生物信息学博士学位。 "

内容简介

"数据科学项目有很多灵活的部分，需要练习和技巧才能让所有代码、算法、数据集、格式和可视化协调工作。本书将引导你完成5个真实项目，包括根据新闻标题跟踪疾病暴发、分析社交网络以及在广告点击数据中寻找相关模式。 　　《Python数据科学项目实战》并不止于表面理论和简单示例。在完成每个项目时，你将学习如何解决常见问题，例如数据丢失、混乱的数据以及与构建模型不匹配的算法。你将了解详细的设置说明和常见故障的全面解决方案。最后，通过完成这些项目，你将对自己的技能充满信心。 "