Python 資料科學入門
前言
我希望可以寫作一本閱讀起來不那麼生澀的程式語言書籍，整理我在臺大資工系統訓練班的 Python 與資料科學應用課程，提供給原本沒有程式基礎但是工作上有資料科學應用需求的使用者，像是產品經理（Product Managers）、商業分析師（Business Analyst）或行銷企劃人員（Marketing Specialists）等等能夠用很輕鬆的方式學會使用 Python，進而解決資料科學相關的工作問題，提升工作掌握度。
這本書的寫作風格以輕鬆簡潔作為主要訴求，理想的閱讀時間是工作日的午餐時間，我認為最好的學習就是不佔用讀者工作以外的休憩時間，因此若能夠讓讀者一邊享用美味的午餐，一邊閱讀輕鬆簡潔的程式語言書籍，該是多麽美好而且值得推廣的理念。
誰適合讀這本書
這是一本學習 Python 資料科學應用的入門書，它適合這些人閱讀：
- 從未接觸過 Python 的初學者
- 撰寫過 Python，但想暸解 Python 資料科學基本應用的使用者
誰可能不適合讀這本書
這是一本學習 Python 資料科學應用的入門書，它可能無法滿足這些讀者：
- 已經能嫻熟應用 Python 於資料科學的使用者
- 想尋找一本鉅細靡遺 Python 技術手冊的使用者
版本資訊
本書使用 Anaconda 所提供的 Anaconda 4.4.0 Python 2.7 版本，並且在 macOS Sierra Version 10.12.5 以及 Ubuntu 16.04 LTS 這兩個作業系統使用。
程式區塊特性
本書內容所附的程式區塊具有兩種特性：自我包含（Self-contained）與自我解釋（Self-explanatory），這裡所謂的自我包含所指的是每一個程式區塊都可以獨立執行，不需要倚賴其他的程式區塊，這也是為什麼您可能會看到很多相同的程式一直重複出現，因為我希望讓讀者能夠在任何地方中斷閱讀，也能夠在任何地方繼續閱讀。
而這裡所謂的自我解釋所指的是每一個程式區塊都是在解釋（或示範）前後文的描述，因為我相信在程式語言的學習上，千言萬語的文字敘述，往往不如一行程式與它所執行的結果還能夠清楚表達一個觀念。
練習題
本書另外一個想推廣的理念是學習必須要有成就感，所以我們的練習題難度是容易的，並且一定會附上解答，如果讀者發現哪一個練習題讓你產生了挫折感，請一定來信告知，我會重新檢視題目的設計與解釋。
作者的聯繫信箱是：[email protected]。
關於作者
郭耀仁是資料科學與推廣教育的愛好者，目前是新創團隊 Kyosei.ai 的共同創辦人之一，亦在臺大系統訓練班推廣資料科學，開設 R 語言與 Python 的相關課程。在 Kyosei.ai 之前有三年的資料分析相關經驗，任職過上海與台北的新創、軟體公司與銀行，閒暇時喜歡長跑與乒乓球。