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　　《數據準備和特征工程》讀后感600字！

　　有幸第一時間拜讀了齊老師的新書《數據準備和特征工程》，深感每位數據科學初學者都應該將其列入必備書單。市面上關于機器學習、深度學習的書籍多如繁星，但數據處理這一更為重要的環節卻鮮有涉及。有感還未入門數據科學的朋友往往只對高深莫測的算法模型趨之若鶩，而將數據采集和處理視作“臟活”、“累活”。但真正的資深數據科學從業者，都會不厭其煩地強調數據準備的重要性�？梢哉f，對于每一個現實生活中的落地項目來說，最大的投入往往在數據準備階段，這也是最具決定性的階段。數據的缺陷，是難以通過模型改進來解決的。而反之，如果數據足夠多，足夠準，無論你用多簡單的模型，也能獲得一個令人滿意的成果。

　　而對于初學者來說，在進行數據分析或者訓練模型之前，第一關就是數據的處理。只有對數據處理得心應手，你才能深入學習高深的算法。

　　通讀本書，你能夠熟練地將各種數據載入計算機，之后就可以繼續探索數據科學的世界了。

　　你的數據可能是一個Excel表格，可能是一個SQL數據庫，可能是一個網頁的條目，如果你不知道如何將它們導入你的計算機，這本書會給你答案。

　　如果你不知道如何將你的數據轉化為算法模型可以接受的格式，看完這本書你就能信手拈來。

　　如果你想實施特征提取，那這本書將教會你最基本的處理方式，為后續的算法學習打好基礎。

　　在閱讀此書的過程中，常常是想到要了解某個知識點，書中就恰到好處地出現了對應內容。可以說這本書充分考慮到了初學者經常遇到的各種問題，面面俱到卻不顯冗長。書內每個知識點都有對應的代碼實例，手把手帶你入門，算是非�！吧倒匣绷�。書內每頁的注釋也非常實用，排版簡潔易讀，可以說是本書的另一大亮點。

　　總的來說，這應該是數據科學初學者人手一本的入門引導書籍，無論你是處理日常辦公的數據，還是想深入學習人工智能，此書都能為你的發展打下堅實的基礎。作者：洪賢斌