数据科学入门指南
运用统计技术，从数据到洞见的旅程
在当今数据驱动的世界中，企业和行业不断寻求洞察力来推动创新、改善决策并保持领先地位。数据科学不仅是一项技能，更是一种超能力，它能让你从原始数据中提取有意义的模式和知识，解锁无限机遇。
数据科学的主题是从数据中讲故事。有很多工具可以帮助你构建叙事，但你应该关注的不是工具本身，因为结果比过程更重要。如果你是初学者，应该如何入门数据科学？你可以学习许多模型，阅读许多案例，并最终获得处理数据科学项目的正确心态。你也可以先学习数据科学思维，然后在需要时学习与之匹配的模型。
数据科学入门指南 是你通过案例学习数据科学思维的门户。这本电子书以您熟悉的Machine Learning Mastery一贯的引人入胜且平易近人的风格撰写。了解如何开始以及在处理数据科学项目时的思维过程。购买后，您将收到：
- 支持所有设备阅读：英文 PDF 格式电子书，无数字版权管理 (DRM)。
- 海量教程：15 章，172 页。
- 源代码：书中所有示例的 Python 源文件。
提升您的数据技能：超越简单的数据操作！
心动了吗？
为什么选择《数据科学初学者指南》？
……因为它向您展示了如何从数据中讲述故事。
无论您是想验证假设还是寻找新见解，数据科学都能从数据中提供叙事。叙事应该科学地构建，并以数据为支撑。选择模型或图表并非重点，重点在于您想讲述的故事。所选的模型或图表仅仅是为了支撑您的故事。
以下是您在数据科学项目中可能执行的一些任务示例
- 在表格数据集上使用透视表来汇总数据，以显示一个因素如何产生影响。
- 使用成对图或相关图可视化比较许多特征，并发现数据中是否存在任何相关特征。
- 使用 t检验来量化证明两组数据是否存在差异，或者您是否需要积累更多数据才能得出此类结论。
从这些示例中您可以看到，已经执行了一些数据过程，但最本质的方面是这些过程输出所传达的故事。您如何学习构建叙事？
开始学习《数据科学初学者指南》
……关键在于“边做边学”
开始阅读 数据科学入门指南 ，并通过案例学习如何像数据科学家一样思考。您可能会想，是否需要擅长数学、深入理解统计学、精通许多机器学习模型，或者在编程方面经验丰富才能从事数据科学项目。
这是开始数据科学的错误方法
有些人可能会对您说：
- 打下坚实的数学和统计学基础，因为您需要具备数学感来审视数据并使用许多统计学方法来分析数据。
- 学习尽可能多的机器学习模型，因为每天都有新的模型被发明出来以帮助数据科学。
- 培养艺术感，因为所有数据科学家都能制作精美的图表、图表和 PowerPoint 幻灯片。
这些说法并非完全错误，但这些建议并不能帮助您成为一名成功的数据科学家。
这种方法并非最佳途径
我们提倡一种更聪明而非更难的方法，强调关键原则而非学习所有相关知识。
有效学习像数据科学家一样思考
……所以这里有一个简单的方法
机器学习和统计学中有数千种模型和数百个库可以帮助您。您永远无法掌握所有内容。您无需对所有内容了如指掌就能成为一名数据科学家。
您可能已经知道一些数据科学家使用的 Python 库，例如 Pandas 和 Jupyter Notebook。您可能还了解了机器学习算法，例如通过阅读 Python 机器学习，或者学习一些统计学，例如阅读 机器学习统计方法。现在，您可以了解这些技能如何融合并应用于实际场景。
即使您觉得需要在这些领域成为专家，您仍然可以学习处理数据科学项目的思维方式。毕竟，数据科学是定量思考、提供数据支持的证据以及主观讨论研究结果的技能。您可以在任何背景水平下学习这门科学。
介绍《数据科学初学者指南》
……您采用量化数据思维的入门指南
本书旨在帮助您快速掌握数据科学。作为一本入门书籍，我们专注于数据科学任务的简单而实用的例子，所有这些都基于一个数据集。这还演示了您可以如何以多种方式描述数据集以及可以从中提炼出多少信息。本书广泛涵盖了许多数据科学主题以及如何使用 Python 查找答案的示例。这样，您将知道在未来的项目中遇到新数据集时可能需要提出哪些问题以及应该寻求哪些解决方案。
本书的章节融合了信息丰富的理论背景和实践案例，并贯穿了循序渐进的教程方法。目标是让您了解如何看待数据集以及如何通过编写几行代码从数据中提炼有用信息来得出结论。这些示例是独立的但简洁的，以便您尽快学习。
本书是您的指南，旨在帮助您在数据科学中获得正确的思维模式。回答问题是核心，而工具和模型则扮演辅助角色。让我们仔细看看这本电子书中您将发现什么。
您需要了解的数据科学的一切
您将获得
15 章关于如何理解数据科学
这本电子书旨在让您快速入门数据科学，所有内容都基于一个关于房地产市场的真实数据集。
这本电子书分为两个主要部分，即基础和应用
- 基础知识: 如果需要在 Python 中处理数据集，那么使用 pandas 库是不可避免的。它是切片和切块数据的绝佳工具，Pandas 库提供了许多有用的功能。在本部分 数据整理 中，您将学习 pandas 库的一些基本但强大的功能，例如转换表格结构、为数据集创建派生特征以及填充缺失数据。
- 应用: 数据科学家的工作是从数据中讲故事；任何数据集都可以生成许多叙事。在本部分 从数据到信息 中，您将看到许多此类示例。您将学习如何将房地产数据可视化到地图上，证明某个特定的房屋细节是否会显著影响价格，以及定义和查找市场中定价不合理的房屋。本部分中的每一章都以一个单独的问题开始，您将学习回答该问题的思路。为保持简单，没有使用复杂的模型。
1. 数据整理
以下是基础章节的概述，旨在帮助您准备好在数据科学中处理数据集
- 第 1 章：揭示无形：Ames 住房缺失值的可视化
- 第 2 章：探索字典、分类变量和数据插补
- 第 3 章：超越 SQL：使用 Pandas 将房地产数据转化为可操作的见解
- 第 4 章：协调数据：分段、连接、透视和合并的交响乐
2. 从数据到信息
以下是您将完成的应用章节概述
- 第 5 章：数据解码：描述性统计入门
- 第 6 章：从数据到地图：使用 Python 可视化 Ames 房价
- 第 7 章：特征关系 101：Ames 住房数据中的经验教训
- 第 8 章：掌握用于可视化和假设创建的成对图
- 第 9 章：推论洞察：置信区间如何阐明 Ames 房地产市场
- 第 10 章：房地产假设检验：深入探讨假设检验
- 第 11 章：有车库还是没有？通过卡方检验获得的住房见解
- 第 12 章：利用 ANOVA 和 Kruskal-Wallis 检验分析大衰退对房价的影响
- 第 13 章：发现异常：数据科学中离群点检测的经典方法
- 第 14 章：消除偏斜：数据科学家的转换技巧
- 第 15 章：用数据寻找价值：豪宅决策背后的凝聚力
您将获得所有这些…
在《数据科学初学者指南》中
学习数据科学的示例和脚本
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- 简要回顾，帮助您 理解书中涵盖的每个统计模型。
- 循序渐进的教程，指导您 应用统计模型和可视化技术 来解决数据科学中的实际问题。
- 完整的 Python 源代码，向您展示如何在您的设备上从头开始精确重现结果。
- PDF 格式的数字电子书，这样您就可以将书与 IDE 屏幕并排打开，以帮助您进行图像项目
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机器学习技能值多少钱？
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想象一下，你拥有技能和信心去说：
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机器学习工程师的薪水甚至更高。
你还有哪些选择？
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但是，你还有哪些选择？有哪些选项？
(1) 一本 100 美元以上的理论教科书
...它枯燥乏味，充满了数学，你很可能永远也读不完。
(2) 一个 10,000 美元以上的现场训练营
...那里都是年轻人，你必须出差，而且可能需要几个月的时间。
(3) 一个 100,000 美元以上的高等学位
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常见问题
客户问题 (78)
感谢您的兴趣。
抱歉，我不支持我的书籍的第三方经销商（例如在其他书店转售）。
我的书是自出版的，我将我的网站视为一个小型精品店，专门为那些对应用机器学习深感兴趣的开发者服务。
因此，我更喜欢自己控制书籍的销售和营销。
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所提供捆绑包中的书籍组合是固定的。
我的电子商务系统不够先进，不支持临时捆绑。我相信您能理解。您可以在这里查看完整的书籍和捆绑包目录
如果您已经购买了一个捆绑包，并希望更换其中的一本书，那么非常抱歉，我不支持换书或部分退款。
如果您不满意，请直接联系我，我可以为您安排退款。
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我的电子商务系统不是很先进。它不支持临时捆绑书籍或点菜式订购书籍。
我确实有一些现有的书籍捆绑包，我认为它们搭配得很好。
您可以在这里查看我所有可用的书籍和捆绑包目录
抱歉，我不销售我的书的实体版。
所有的书籍和捆绑包都是 PDF 文件格式的电子书。
这是我经过深思熟虑后有意为之的决定
- 这些书充满了必须在电脑上完成的教程。
- 这些书假定您正在实践教程，而不是被动阅读。
- 这些书旨在在电脑屏幕上阅读，旁边放着代码编辑器。
- 这些书是实践手册，而不是用作参考书放在书架上。
- 这些书会频繁更新，以跟上领域和 API 的变化。
我希望这解释了我的理由。
如果您真的想要实体版，您可以购买书籍或捆绑包，并为个人使用打印一份。PDF 文件上没有数字版权管理（DRM）来阻止您打印它们。
抱歉，我不提供 Kindle (mobi) 或 ePub 版本的书籍。
这些书仅以 PDF 文件格式提供。
这是我经过深思熟虑的设计。我的理由如下：
- 我使用 LaTeX 来排版文本和代码，以提供专业的外观，我担心电子书阅读器会搞砸这一点。
- 增加支持的格式会带来维护上的麻烦，这将占用大量时间，影响我更新书籍和创作新书。
- 最关键的是，在电子阅读器或 iPad 上阅读与选择 PDF 格式所支持的书籍与代码编辑器并排打开的方法背道而驰。
我的材料是实践手册，旨在在电脑上打开，旁边放着文本编辑器和命令行。
它们不是离开电脑阅读的教科书。
您可以查看任何一本书的目录。
我在每本书的页面上都提供了两份目录。
具体来说：
- 一份书面摘要，列出了书中的教程/课程及其顺序。
- 一份从 PDF 中截取的目录截图。
如果您找不到目录，请在页面上搜索标题为“目录”的部分。
我很高兴您在开发自己的课程材料时使用我的部分材料，例如课堂讲座的幻灯片或家庭作业练习。
如果您免费分享我的材料或逐字使用，我会不高兴。这将构成版权侵犯。
我网站上和我书中的所有代码都是为教育目的而开发和提供的。我对代码、它可能做什么或您可能如何使用它不承担任何责任。
如果您使用我的材料进行教学，请引用来源，包括：
- 作者姓名，例如“Jason Brownlee”。
- 教程或书籍的标题。
- 网站名称，例如“Machine Learning Mastery”。
- 教程或书籍的 URL。
- 您访问或复制该代码的日期。
例如
- Jason Brownlee, Python 机器学习算法, Machine Learning Mastery, 网址：https://machinelearning.org.cn/machine-learning-with-python/, 访问于 2018 年 4 月 15 日。
另外，如果您的作品是公开的，请联系我，我很乐意出于一般兴趣看看它。
通常不提供。
我的书中没有练习或作业。
我确实在一些书中有端到端的项目，但它们是以教程形式呈现的，我会引导您完成每一步。
书的章节是作为独立的教程编写的，有特定的学习成果。在教程结束时，您将学会如何做某件事。
有些书有一个名为“扩展”的部分，提供了一些以更高级的方式修改教程中代码的想法。它们就像自学练习。
不行。
我有一些书不需要任何编程技能，例如：
其他书籍确实有特定编程语言的代码示例。
您必须了解该编程语言的基础知识，例如如何安装环境以及如何编写简单的程序。我不教编程，我教的是面向开发者的机器学习。
您不需要是一个好的程序员。
话虽如此，我确实为那些可能不熟悉特定语言的开发者提供了关于如何高效设置环境的教程，甚至还有编程语言的速成课程。
抱歉，我没有视频。
我只有文本格式的教程课程和项目。
这是有意为之。我曾经有过视频内容，但我发现完成率要低得多。
我希望您能将材料付诸实践。我发现基于文本的教程是实现这一目标的最佳方式。通过基于文本的教程，您必须阅读、实现并运行代码。
而通过视频，您只是被动观看，不需要采取任何行动。视频是娱乐或信息娱乐，而不是富有成效的学习和工作。
在阅读并实践教程之后，您更有可能运用所学知识。
是的，我提供 90 天无理由退款保证。
我为我的书负责。它们包含了我对特定机器学习主题的最佳知识，并且每本书都经过数万名读者的阅读、测试和使用。
尽管如此，如果您发现我的某本电子书不适合您，我会全额退款。
是的。
我建议使用在 TensorFlow 2.2（或更高版本）上运行的独立 Keras 2.4（或更高版本）。
博客上的所有教程都已更新，使用在 Tensorflow 2 上运行的独立 Keras。
所有书籍都已更新，使用相同的组合。
我还不推荐使用作为 TensorFlow 2 一部分的 Keras（例如 tf.keras）。它太新了，新事物总有问题，我正在等待尘埃落定。独立 Keras 已经运行多年，并且继续表现出色。
有一系列教程不支持 TensorFlow 2，因为这些教程使用了尚未更新以支持 TensorFlow 2 的第三方库。具体来说，使用了 Mask-RCNN 进行对象识别的教程。一旦第三方库更新，这些教程也将随之更新。
本书《Python 长短期记忆网络》不侧重于时间序列预测，而是侧重于用于一系列序列预测问题的 LSTM 方法。
本书《用于时间序列预测的深度学习》展示了如何为单变量、多变量和多步时间序列预测问题开发 MLP、CNN 和 LSTM 模型。
迷你课程是关于一系列机器学习主题的免费课程，通过电子邮件、PDF 和博客文章提供。
迷你课程的特点是：
- 简短，通常为 7 天或 14 天。
- 简洁，通常每节课给出一个技巧或代码片段。
- 有限，通常范围较窄，仅限于几个相关领域。
电子书则在许多相同主题上提供完整的培训课程。
电子书的特点是：
- 更长，通常包含 25+ 个完整的教程课程，每个课程最多需要一小时完成。
- 完整，为每个课程提供温和的介绍，并包括完整的可用代码和进一步阅读材料。
- 广泛，涵盖了该主题所需的所有内容，以便快速上手并将技术应用到您自己的项目中。
迷你课程旨在让您快速获得结果。如果您想了解更多信息或更完整的代码示例，可以购买相关的电子书。
本书《精通机器学习算法》适合程序员和非程序员。它通过算术和电子表格中的示例（而非代码）教授 10 种顶级机器学习算法的工作原理。重点是理解每种模型如何学习和做出预测。
本书《从零开始的机器学习算法》适合通过编写代码来学习的程序员。它提供了分步教程，介绍如何实现顶级算法，以及如何加载数据、评估模型等。它对算法工作原理的介绍较少，而是完全专注于如何用代码实现。
这两本书可以相互补充。
这些书是我博客内容的浓缩和更便捷的版本。
我将我的书设计成课程和项目的结合体，教您如何使用特定的机器学习工具或库，然后将其应用于真实的预测建模问题。
这些书会进行更新，包括错误修复、API 变更的更新以及新章节的增加，这些更新是完全免费的。
我确实会将一些书的章节作为示例发布在博客上，但它们与周围的章节或书提供的叙事没有联系，也不提供独立的代码文件。
每本书都附带了书中使用的所有源代码文件，您可以将它们用作配方来快速启动您自己的预测建模问题。
我的书是实践手册，不是教科书。
它们没有深入的理论解释，只有可行的例子，这些例子高度专注于您需要知道的信息，以便将机器学习应用到您的项目中。
几乎没有数学，没有理论或推导。
我的读者非常欣赏我材料中使用的自上而下而非自下而上的方法。这是我收到反馈最多的一个方面。
我的书并不适合所有人，它们是为需要快速获得结果的从业者精心设计的。
电子书可以直接从我的网站上购买。
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所有价格均为美元（USD）。
书籍可以通过 PayPal 或信用卡购买。
Machine Learning Mastery 上的所有价格均为美元。
可以使用支持国际支付的 PayPal 或信用卡进行支付（例如，大多数信用卡都支持）。
您不必明确地将您的货币兑换成美元。
当您使用 PayPal 或信用卡付款时，货币转换会自动进行。
要在购物时使用折扣码，也称为优惠码或折扣券，请按照以下步骤操作：
1. 在结账页面的“折扣券”字段中输入折扣码文本。
注意，如果您在结账页面上没有看到名为“折扣券”的字段，则表示该产品不支持折扣。
2. 点击“应用”按钮。
3. 然后您会看到一条消息，表明折扣已成功应用于您的订单。
注意，如果您使用的折扣码已失效，您会看到一条消息，表明折扣未能成功应用于您的订单。
你应该按什么顺序读这些书？
这是一个很好的问题，我最好的建议如下：
- 考虑从一本您最感兴趣的主题的书开始。
- 考虑从一本您可以立即应用到项目上的主题的书开始。
另外，请考虑您不需要阅读所有的书，也许一部分书就能让您获得您需要或想要的技能。
尽管如此，一个建议的阅读顺序如下：
-
- 机器学习概率
- 机器学习的统计方法
- 机器学习线性代数
- 机器学习优化
- 机器学习微积分
- 数据科学入门指南
- 精通机器学习算法
- 从零开始实现机器学习算法
- 用于机器学习的 Python
- 使用 Weka 精通机器学习
- 精通 Python 机器学习
- 精通 R 语言机器学习
- 新一代数据科学
- 机器学习数据准备
- 使用 Python 处理不平衡分类问题
- 使用 Python 进行时间序列预测
- 使用 Python 实现集成学习算法
- 使用 Python 实现 XGBoost
- 使用 Python 进行深度学习
- 使用 PyTorch进行深度学习
- 使用 Python 构建长短期记忆网络
- 用于自然语言处理的深度学习
- 使用 Hugging Face Transformers 进行自然语言处理
- 用于计算机视觉的深度学习
- OpenCV 中的机器学习
- 用于时间序列预测的深度学习
- 更好的深度学习
- 使用 Python 构建生成对抗网络
- 使用注意力机制构建 Transformer 模型
- 使用 ChatGPT 提高生产力（这本书可以按任何顺序阅读）
- 使用 Stable Diffusion 精通数字艺术（这本书可以按任何顺序阅读）
希望这能有所帮助。
我最好的建议是，从一本您可以立即应用的主题的书开始。
除此之外，选择一个您最感兴趣的主题。
如果您不确定，或许可以尝试学习一些免费教程，看看您倾向于哪个领域。
通常，我建议专注于端到端地解决预测建模问题的整个过程。
我有三本书，通过三个顶级的开源平台，向您展示如何做到这一点。
- 精通Weka机器学习 (无需编程)
- 精通R语言机器学习 (使用caret)
- 精通Python机器学习 (使用pandas和scikit-learn)
这些都是很好的入门选择。
您随时可以回过头来，选择一本关于算法的书，以便更深入地了解特定方法的工作原理。
《Python深度学习》这本书可以看作是《Python长短期记忆网络》的预备知识。它教您如何开始使用Keras，以及如何开发您的第一个MLP、CNN和LSTM。
《Python长短期记忆网络》这本书深入探讨了LSTM，教您如何准备数据、如何开发一系列不同的LSTM架构、参数调整、更新模型等等。
这两本书都专注于使用Keras库在Python中进行深度学习。
《Python长短期记忆网络》这本书主要关注如何为序列预测开发一系列不同的LSTM网络。
本书《用于时间序列预测的深度学习》侧重于如何使用一系列不同的深度学习模型（MLP、CNN、LSTM 和混合模型）来解决一系列不同的时间序列预测问题（单变量、多变量、多步预测和组合）。
LSTM这本书只教LSTM，不侧重于时间序列。而时间序列深度学习这本书则侧重于时间序列，并教授如何使用包括LSTM在内的多种不同模型。
《Python长短期记忆网络》这本书专注于如何实现不同类型的LSTM模型。
《自然语言处理深度学习》这本书专注于如何使用包括LSTM在内的多种不同网络来解决文本预测问题。
LSTM这本书可以为NLP这本书提供支持，但它不是必需的预备知识。
您可能需要“Machine Learning Mastery”公司的企业或公司税号用于您自己的税务目的。例如，这在欧盟公司中很常见。
Machine Learning Mastery 公司在波多黎各运营。
因此，公司没有欧盟的增值税（VAT）识别号或适用于您所在国家或地区的类似税号。
公司确实有一个公司编号。详细信息如下：
- 公司名称：Zeus LLC
- 公司编号: 421867-1511
在《精通机器学习算法》中没有代码示例，因此没有使用任何编程语言。
书中通过基本算术描述算法并总结其工作原理。算法的行为也在Excel电子表格中进行了演示，这些表格随书提供。
这是一本学习算法工作原理的绝佳书籍，不会被理论或编程语法所分心。
如果您有兴趣通过从头开始编码（使用Python编程语言）来学习机器学习算法，我推荐另一本书：
所有的书都经过测试，可以与Python 3（例如3.5或3.6）一起使用。
大多数书籍也经过测试，可以与Python 2.7一起使用。
在可能的情况下，我建议使用最新版本的Python 3。
我确实会先在博客上测试我的教程和项目。这就像是创意的早期体验，其中许多并没有进入我的培训材料。
书中的大部分材料最初都以某种形式出现在我的博客上，后来经过提炼、改进并以章节格式重新包装。我发现这对于提高质量和修复错误有很大帮助。
书籍提供了更方便的材料包装，包括源代码、数据集和PDF格式。它们还包括对新API的更新、新章节、错误和拼写修正，以及直接与我联系以获得我能提供的所有支持和帮助。
我相信我的书以几十美元的价格提供了价值数千美元的教育。
它们是我数月甚至数年经验的结晶，浓缩在几百页精心制作且经过充分测试的教程中。
我认为对于希望快速掌握应用机器学习技能或在项目中使用机器学习的专业开发人员来说，它们是物超所值的。
此外，机器学习技能对您、对您的下一个项目、以及对您当前或未来的雇主价值几何？
尽管如此，如果您是学生，或者您不习惯北美、澳大利亚、英国及世界类似地区开发人员的高薪，我的书的价格可能看起来很贵。对此，我感到抱歉。
折扣
我确实为学生、教师和退休人员提供折扣。
请联系我了解更多信息。
免费资料
我在我的博客上提供了大量免费内容，您可以在这里开始学习我最好的免费资料：
关于我的书籍
我的书是实战手册。
它们是为那些想知道如何使用特定库来实际解决问题并在工作中交付价值的开发人员准备的。
- 我的书只引导您了解那些为了取得成果而必须知道的要素。
- 我的书是PDF格式，并附带代码和数据集，专为方便您在电脑上阅读和实践而设计。
- 我的书让您可以通过电子邮件直接联系到我（还有哪些书能提供这个？）。
- 对于专业开发人员来说，我的书是一笔微小的业务开销，可以记入公司账目，并且在大多数地区可以抵税。
很少有机器学习培训材料专注于如何取得成果。
绝大多数资料都在重复同样的数学和理论，却忽略了您真正关心的一件事：如何在项目中使用这些方法。
与其他选项的比较
让我为您提供一些关于书籍定价的背景信息：
YouTube上有免费视频，博客上有免费教程。
- 很好，我鼓励您使用它们，包括我自己的免费教程。
有一些非常便宜的视频课程，教您一两个API的技巧。
- 我的书教您如何使用一个库来端到端地完成一个项目并交付价值，而不仅仅是几个技巧。
一本机器学习教科书可能要花费50到100美元。
- 我所有的书都比一般的机器学习教科书便宜，而且我期望您能更快地提高生产力。
一个训练营或其他线下培训可能花费1000多美元，并持续数天到数周。
- 我所有书籍的捆绑包比这便宜得多，它们允许您按自己的节奏学习，并且捆绑包涵盖的内容比一般训练营更多。
抱歉，我的书不在像Amazon.com这样的网站上销售。
出于多种原因，我慎重决定不把我的书放在亚马逊上：
- 亚马逊会从自出版书籍的销售价格中抽取65%，这会让我无法经营下去。
- 亚马逊对销售页面和购物车体验的控制权很小。
- 亚马逊不允许我通过电子邮件联系我的客户，并提供直接支持和更新。
- 亚马逊不允许我以PDF格式向客户交付我的书，而PDF是我的客户在屏幕上阅读的首选格式。
我希望这能帮助您理解我的理由。
我免费赠送了很多内容。事实上，是大部分内容。
帮助经济不宽裕的学生和从业者对我来说很重要，因此我提供了大量的免费内容。
您可以通过以下方式获取免费内容：
我对此进行了深思熟虑，我销售机器学习电子书有几个重要原因：
- 我用收入来支持网站和所有非付费用户。
- 我用收入来养家糊口，以便我能继续创作内容。
- 为教程付费的从业者更有可能认真学习并学到东西。
- 我的书目标读者是更有可能负担得起这些材料的职业人士。
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书籍通常每隔几个月更新一次，以修复错误、拼写问题并跟上API的变化。
随时联系我，查询是否有更新。请告诉我您拥有的书籍版本（版本号列在版权页上）。
是的，这些书可以帮助您找到工作，但只是间接的。
找到工作取决于您自己。
这是一个寻找职位空缺的组织与拥有技能和背景的您之间的匹配问题。
话虽如此，有些公司更看重您能为业务带来的价值，而不是您的学位。通常，这些是较小的公司和初创企业。
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