"本书是对数据科学的导论性介绍，力求简洁、易懂，包含了丰富的案例。本书可作为 高等院从数据科学的“科学”性出发，着重介绍数据科学项目的规范化流程以及各步骤所涉及的数据科学基本概念与原理。全书共包含六大部分:问题与目标、数据获取、Python基础、探索性数据分析、建模与性能评估、结果展示。 本书可作为大专院校数据科学相关专业的导论性教材或参考书，也适合所有对数据科学感兴趣的学生和社会读者自学。本书配套的慕课“探索数据的奥秘”已在中国大学 MOOC网上线。"

"黄晓林，南京大学副教授、硕导。长期从事信号处理与数据分析工作，讲授“探索数据的奥秘”（江苏省一流本科课程）“数据科学导论”“计算方法”“数据库应用”等课程。近年来发表SCI学术论文30余篇。主持纵向科研项目4项，参与国家和省重点研发计划等5项。获国家授权发明专利5项，软件著作权1项。获国家级教学成果二等奖1项，江苏省教学成果一等奖1项。出版数据科学方面教材1部。刘斌，南京大学教授、博导。长期从事半导体物理与器件研究，讲授“半导体物理与器件”“高等半导体物理”等课程。主持国家重点研发计划项目课题，国家自然科学基金项目，“973”、“863”计划子课题等十余项。发表SCI收录学术论文250余篇，申请/授权发明专利80余项。获国家级教学成果二等奖1项，省部级科技成果奖3项。出版半导体物理方面专著5部/章节，数据科学方面教材1部。刘钦，南京大学副教授、硕导。长期从事图像视频处理研究等工作，讲授“软件工程与计算机 I ”“软件工程与计算 II”“移动互联网软件工程”等课程。发表SCI学术论文20多篇。主持纵向科研项目2项，获国家授权发明专利1项，软件著作权1项。出版软件工程方面教材2部。陈颖，南京大学副教授、硕导。长期从事生物医学图像处理及深度学习网络优化，讲授 “生物医学电子学”。发表SCI论文20余篇，发明专利5项。葛云，南京大学教授、博导。从事医学人工智能和医学物理工作，讲授“医学物理”“数据科学导论”等课程。主持省重点科研项目3项，发表学术论文40多篇。"

前言 伴随当前传感、网络与通信、存储技术的飞速发展，社会生活中的方方面面每天都产生、积累着大量数据，对这些数据的有效处理与及时应用的需求带来了对传统数据分析领域的新挑战。针对上述挑战，近年来以互联网为代表的工业界引领了数据科学的热潮。然而，随着数据科学在业界的流行，一些由于基本概念不清晰或应用不规范而带来的结论误导（如有偏样本搜集、p值欺骗等）问题也开始日益凸显，进而引起了学术界的关注。 数据科学是应用“科学”的方法、流程、算法和系统，从多种形式的结构化或非结构化数据中提取知识和洞见的交叉学科。其内容跨越数学、计算机、信息学、系统科学等多领域，难以分门别类进行介绍。而已有的一些相关书籍，多偏重工具的应用和技巧，对数据科学中的“科学”元素甚少涉及。本书立足“科学”性，从学术的严谨性出发，着重确立数据科学中的各种基本概念与原理，建立数据科学完整的规范化流程。 具体而言，本书将遵照严谨的科学探索流程，按“确定问题—制定目标—搜集数据—探索性数据分析—建立模型—性能评价—结果展示”的规范化步骤，依次介绍各环节的关键概念、原理和准则，并佐以丰富的案例分析，启发学生主动思考，在实践中培养学生严谨的科学思维方式及规范的数据科学流程，对于指导可靠的数据分析具有重要意义。 本书是对数据科学的导论性介绍，力求简洁、易懂，包含了丰富的案例。本书可作为高等院校相关专业的基础课或通识课教材，也适合作为对数据科学感兴趣的大专院校学生或社会读者的自学书籍。 本书的代码全部使用Python语言在Jupyter Notebook环境中编写，书中第4章将对Python和Jupyt...