本书提供了一种独特的方法来讲解Python编程入门，内容符合新的ACM/IEEECS和相关的计算课程倡议，以及由美国国家科学基金会赞助的数据科学本科课程。内容涵盖了新的主题和应用的覆盖面，模块化架构使教师能够方便地调整文本，适应课程需求。

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计算机科学/大数据分析与处理

本书完美地平衡了计算机科学基础知识的教学和数据科学技术的实践，使得读者不仅能够学到程序设计方法，还能够在大量程序库的支持下仅编写少量代码就完成实际任务。书中将基础概念与丰富的Python示例紧密结合，帮助学生迅速找到各种数据科学问题的解决方案，其中对云服务的应用尤其值得称赞。
—— David Koop，马萨诸塞大学达特茅斯分校数据科学助理教授
来自真实世界的有趣示例和练习有助于学生开展有效的数据分析。本书对于数据科学概念的解释非常到位，并且介绍了多种实用的机器学习模型，你将了解如何选择合适的模型，以及这个模型到底好在哪里。此外，书中对大数据技术的概述也值得一读。
—— Jamie Whitacre，数据科学顾问
非常赞的Python入门书籍！无论是Python编程还是数据科学方面的初学者，我都要向你们强烈推荐本书。同时，书中对IBM Watson及其服务的介绍也很实用。
—— Shyamal Mitra，得克萨斯大学高级讲师
在同类技术书籍中，本书是极其出众的数据科学/Python入门教程。
—— Roland Depratti，东康涅狄格州立大学计算机科学系兼职教授
通过阅读本书，你将学会在工业标准库和云计算服务的基础上开发应用程序。
—— Daniel Chen，Lander Analytics公司数据科学家
本书以学生为中心，通过大量自顶向下、逐步精化的程序范例来解读程序开发的真实过程。书中涵盖必要的机器学习基础知识，但又避免了过多的数学细节，因此不会给读者造成学习负担。
—— Garrett Dancik，东康涅狄格州立大学计算机科学/生物信息学系副教授