本书介绍了Python语法和全栈数据工程相关的内容，内容涉及数据的获取和存储，以及简单的静态可视化。通过本书，读者可以学习到关于Web建站的基础和进阶知识。书中的讲解深入浅出，易于理解，适合初学者入门。同时，该书的重点在于数据工程的应用，给读者提供了丰富的实例和案例，帮助读者将所学知识应用到实际项目中。总的来说，这本书是一本对于想要成为Python全栈数据工程师的人来说必备的参考书籍。
内容很丰富，介绍的很全面，非常适合PYTHON学习，给作者打Call
内容是python2的，面讲的比较广
这本书最大的特色在于教工程师将工作任务拆解成数据分析的任务，也就是教你转换成数据分析的思维，而且都配了简洁易懂的案例帮助理解。从这个角度，是一本不错的书籍。市面上其他书要么纯讲数据分析，要么纯教Python编程，结合起来的很少。
1.上海交通大学机器学习、人工智能专家亲笔力作。 2.超过900分钟的全程视频讲解，扫一扫二维码，跟着视频轻松学。 3.网易云课堂同名人气课程，全部五星好评。
内容介绍
本书首先介绍了数据工程和Python语法，接着详细讲解了数据获取和数据存储的方法，并演示了简单的静态数据可视化技术。为了更全面地掌握数据处理能力，本书还单独将文本作为一种重要的数据类型进行了深入讨论。
在掌握了数据处理的基础知识后，读者将学习到与Web建站相关的基础和高级知识，并通过多种工具实现丰富的动态数据可视化。这种可视化技术使得数据分析和挖掘更加直观和生动。
此外，本书还精选了机器学习和深度学习两个热门领域的核心内容，为读者提供了进一步实现数据价值的深度分析和挖掘的基础。通过学习这些内容，读者能够打下坚实的基础，为未来深入研究和应用数据挖掘打下基础。
目录
- 第1章 写在前面
- 第2章 学会Python
- 第3章 获取数据
- 第4章 存储数据
- 第5章 静态可视化
- 第6章 自然语言理解
- 第7章 Web基础
- 第8章 Web进阶
- 第9章 动态可视化
- 第10章 机器学习
- 第11章 深度学习
- 第12章 数据的故事
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库(MongoDB)开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。
深度学习和机器学习光学习理论是远远不够的，最终还是要落实到实践上面，两个一起结合起来效果才更好，宏伦工作室带着了解一些库和运行一些python代码，记录一些干货。 近年来大数据（BigData）的概念获得不行，python已经成为机器学习热门的工具。建议安装anaconda，把与python有关的库（numpy,scipy等等）都打成一个包。pycaffe 的安装以及 notebook 环境配置是为了更方便的去使用深度学习框架。notebook 使用浏览器作为界面使用，可以编写和执行 python 代码。 从个人角度出发，在时间有限和资源有限的条件下，实现一些个人能力足以完成的、简单而有趣的数据工程和数据应用。