全美Data专业第一的UC Berkeley发布年度书单，第一本太有料了！

该书由同时拥有机器学习和人工智能博士学位的加拿大专家Andriy Burkov撰写。

作者根据自己在人工智能和计算机科学领域近二十年的实践行业经验，浓缩提炼了机器学习的基本概念、算法和应用，并提供了实际案例研究。

书本内容紧凑、有序，但又不会牺牲掉高质量的信息，如果你是Machine Learning的初学者，该书将帮助你在几小时内快速获取机器学习的核心原理。

书中介绍了如何使用数据分析工具来改善组织的决策和战略。它涵盖了商业分析的基本概念、技术和方法，并提供了实际的案例和示例，帮助读者学习如何收集、清洗、分析和解释数据，以支持组织的决策过程。

非常适合想要从事商业分析的同学提前阅读，了解实际工作内容。

该书介绍了各种Python的强大功能和技巧，帮助读者更加高效地编写Python代码。它涵盖了Python的各个方面，包括语法、数据结构、函数、类、模块、并发编程等。

书中提供了许多实用的示例和案例，展示了如何利用Python的特性解决实际问题。

读者可以通过这本书学习到一些高级的编程技巧和最佳实践，提升自己在Python开发中的能力和效率。

在人类历史上，我们从未见过如此数量、速度和种类的数据。因此，大家急需理解大数据时代的商业运行规则。

本书充满了来自现实世界大数据从业者的案例研究、例子、分析和引言，是数据分析入门的必读之作。