從事資料科學方面的工作時，活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法，但如果原本完全不懂資料科學，從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式，帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。

你只要具備基本的數學能力，以及程式設計的基礎，本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時，不至於感到害怕，而且還能讓你學會一個資料科學家所需具備的相關駭客技術。如今到處充斥著各種雜亂的數據資料，其中包含許多問題的解答，但也有很多微妙之處，甚至連問題本身都還沒被提出來過。如果你真心想要挖掘問題的解答，本書將可以提供你一些相關的知識。

．首先來一堂Python速成班
．學習線性代數、統計、機率的基礎知識——並學會何時、如何在資料科學領域中靈活運用這些知識
．搜集、探索、清理、轉換、處理各種數據資料
．深入理解機器學習的基礎
．靈活運用像是k最近鄰、單純貝氏、線性與邏輯迴歸、決策樹、神經網路、集群等種種模型
．探討推薦系統、自然語言處理、網路分析、MapReduce與資料庫的相關知識

「Joel帶領我們領略探索資料科學，讓我們從一般的好奇心，進入到更深入的理解，並學會所有資料科學家都應該知道的各種實用演算法。」
——Rohit Sivaprasad, Soylent公司資料科學家

作者簡介：

Joel Grus
是一位目前任職於Google的一位軟體工程師，之前也曾在幾家新創公司擔任過資料科學家的工作。目前住在西雅圖，愉快地從事著資料科學方面的工作。他會不定期進行更新部落格joelgrus.com，推特帳號是@joelgrus。

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