本书通过使用Python的案例研究来探索数据分析和统计的基础知识。这本书将向你展示如何自信地用Python编写代码，以及如何使用各种Python库和函数来分析任何数据集。该代码在Jupyter 笔记本中提出，可以进一步调整和扩展。

这本书分为三个部分——用Python编程，数据分析和可视化，以及统计。首先介绍Python——语法、函数、条件语句、数据类型和不同类型的容器。然后，您将回顾更高级的概念，如正则表达式、文件处理和用Python解决数学问题。

本书的第二部分将介绍用于数据分析的Python库。将有一个介绍性的章节涵盖基本概念和术语，和一个章节的NumPy(科学计算库)，NumPy(数据角力库)和可视化库，如Matplotlib和Seaborn。案例研究将包括作为例子，以帮助读者理解一些实际应用的数据分析。

本书的最后几章集中在统计学上，阐明了与数据科学相关的统计学的重要原则。这些主题包括概率、贝叶斯定理、排列和组合、假设检验(方差分析、卡方检验、z检验和t检验)，以及Scipy库如何简化涉及统计的繁琐计算。

你会: 进一步提高你的Python编程和分析技能 用Python解决微积分、集合论和代数中的数学问题 使用Python中的各种库来结构化、分析和可视化数据 使用Python进行实际案例研究 回顾基本的统计概念，并使用Scipy库来解决统计方面的问题