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内容简介：本书主要分为三大部分。第一部分：基础概念篇。此部分将引领读者踏入实践真实数据科学的门槛，详细解析PCS框架的精髓，并对DSLC进行全面概述。同时介绍一系列计算概念，这些概念将成为读者后续实施示例和技术的坚实基石。此外，本书还将指导读者如何在计算机上高效组织数据科学项目，传授编写高效代码的经验，并助读者熟练运用Git和GitHub等开发工具。第二部分：数据准备与探索篇。在这一部分，我们将深入探讨数据清理、预处理及数据爆炸等核心议题。尽管每个数据科学项目都会涉及数据清理和预处理工作，但本书将为读者提供前所未有的详细指导。读者将了解到，虽然教据清理工作繁琐，但对于全面理解数据至关重要。此外，还将引导读者运用数据可视化、维度缩小及聚类等技术，深入挖掘数据中的隐藏模式和趋势。随着阅读的深入，读者将逐渐领略到PCS框架的强大威力。第三部分：预测与分析篇。最后一部分将聚焦于预测问题，为读者呈现一系列生成预测的先进技术。