简介
本套装共包含《数据科学实战》、《命令行中的数据科学》、《统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）》、《干净的数据：数据清洗入门与实践》、《Python数据科学手册》、《面向数据科学家的实用统计学》、《Python数据科学与机器学习：从入门到实践》、《数据科学入门（第2版）》8本书
部分摘录：
入门 因为本书中有很多代码和样本数据，所以我首先要告诉你如何获取它们，然后再进行下一步。我们需要做一些准备工作。当务之急就是获取学习本书所需的代码和数据，这样你就可以“愉快地开始玩耍了”。获取代码和数据最简单的方法就是按照本章的指示去做。
在本章中，我们首先要安装并准备好Python工作环境：
安装Enthought Canopy； 安装Python库文件； 使用IPython/Jupyter Notebook； 使用、读取和运行本书中的代码文件。 然后，我们将通过一节速成课来学习如何理解Python代码：
Python基础——第一部分； 理解Python代码； 导入模块； 使用列表； 元组； Python基础——第二部分； 运行Python脚本。 通过这一章的学习，你可以搭建Python工作环境，熟悉Python语言，然后就可以使用Python开始数据科学的奇妙之旅了。
