《使用 Python 进行数据科学项目:面向数据科学初学者的循序渐进实用指南》

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Data Science Projects Using Python: Step-by-step guide for data science beginners with a practical approach 

《使用 Python 进行数据科学项目：面向数据科学初学者的循序渐进实用指南》

作者： Pratiyush Guleria 博士   

发布日期：2026年4月15日

Python 已成为应用最广泛的编程语言之一，尤其是在数据科学、机器学习和人工智能领域。随着数据驱动决策和自动化需求的日益增长，掌握 Python 和数据科学技能对于学生和专业人士而言都至关重要。

本书在夯实 Python 编程基础的同时，循序渐进地引入数据科学和机器学习的核心概念。本书从 Python 基础知识入手，涵盖了使用 NumPy 和 Pandas 进行数据处理、数据预处理技术以及使用 Matplotlib 进行数据可视化。此外，本书还通过简单易懂的示例介绍了监督学习、无监督学习和强化学习的概念。每章都包含练习，以辅助学术学习、竞赛考试和面试准备。

本书还提供入门级示例项目，以巩固实践理解。

读完本书后，读者将掌握 Python 的基本编程技能，并对数据科学工作流程有清晰的理解。他们将能够自信地分析数据、可视化洞察、应用基本的机器学习技术并解决实际问题。

你将学到什么

● 通过实际示例理解 Python 编程的核心概念。

● 高效使用 NumPy 和 Pandas 数据结构。

● 执行数据预处理和基本数据清洗技术。

● 使用 Matplotlib 图表有效地可视化数据。

● 学习监督式和非监督式机器学习的基础知识。

● 通过入门级 Python 数据项目解决实际问题。

本书适合哪些读者

本书适合数据科学领域的初学者、学生和专业人士。无需任何编程经验，本书从零开始构建技能，为有志成为数据分析师、软件开发人员和研究人员的人士提供实用的 Python 基础。

目录

1. 数据科学与Python简介

2. 条件语句、循环语句、控制语句和函数

3. 列表、元组和字典

4. 异常处理和文件处理

5. 面向对象编程和正则表达式

6. 使用MySQL和MongoDB连接数据库

7. NumPy库

8. Pandas数据结构简介

9. 数据清洗和准备

10. 使用Matplotlib进行数据可视化

11. 机器学习和监督学习简介 12. 无监督学习

和强化学习简介

附录A：使用Pandas的简单项目

附录B：使用Matplotlib的简单项目

关于作者：

普拉蒂尤什·古莱里亚

Pratiyush Guleria拥有英迪拉·甘地国立开放大学（IGNOU）计算机科学硕士学位（荣获金牌）、信息技术学士学位和运筹学工商管理硕士学位。他已通过州级资格考试（SLET），并在IT行业和学术界拥有超过九年的经验。

他已在国际同行评审期刊和会议上发表了约25篇研究论文，并曾担任期刊和国际会议的技术程序委员会成员和审稿人。他的研究兴趣包括数据挖掘、机器学习和网络技术。他还曾荣获国际会议“青年科学家奖”，以表彰其在最佳论文展示方面的卓越贡献。

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