Mobile

Chia sẻ tài liệu: Data Science from Scratch – First Principles with Python

Posted on by admin

Tóm tắt nhanh

Data Science from Scratch – First Principles with Python là cuốn sách hướng dẫn khoa học dữ liệu “từ gốc rễ”. Thay vì chỉ cho bạn dùng thư viện, sách giải thích từng khái niệm cốt lõi: thống kê, xác suất, đại số tuyến tính, tối ưu, machine learning cơ bản… rồi tự tay hiện thực bằng Python thuần. Cách tiếp cận này giúp bạn hiểu sâu và dễ mở rộng khi gặp bài toán thực tế.

Mục lục bài viết

  1. Sách này phù hợp với ai?
  2. Bạn nhận được gì sau khi học
  3. Nội dung chính theo từng phần
  4. Cách tự học hiệu quả với cuốn sách
  5. Yêu cầu kiến thức & môi trường
  6. Lộ trình bài tập thực hành gợi ý
  7. So sánh nhanh với một số tài liệu khác
  8. Câu hỏi thường gặp (FAQ)
  9. Tải/đọc ở đâu & ghi chú bản quyền

1) Sách phù hợp với ai?

  • Người mới bắt đầu Data Science nhưng đã biết Python cơ bản.
  • Lập trình viên embedded/FPGA/IoT muốn nắm nền tảng AI để xử lý dữ liệu cảm biến.
  • Sinh viên cần kiến thức từ nguyên lý cho đồ án, thi, phỏng vấn.
  • Người tự học muốn hiểu “vì sao” đằng sau mô hình, không chỉ chạy code.

2) Bạn nhận được gì sau khi học

  • Nắm nền thống kê & xác suất để đọc dữ liệu đúng cách.
  • Hiểu đại số tuyến tính phục vụ vector, ma trận, PCA, tối ưu.
  • Tự viết linear regression, logistic, k-NN, Naive Bayes, decision tree, clustering… bằng Python thuần → hiểu rõ cơ chế.
  • Kỹ năng tiền xử lý, trực quan hóa, đánh giá mô hình.
  • Tư duy first principles: phân rã vấn đề, dựng thuật toán từ zero.

3) Nội dung chính (định hướng theo chương)

Lưu ý: tên chương có thể khác đôi chút giữa các ấn bản, nhưng các chủ đề cốt lõi thường gồm:

Phần A – Nền tảng Python & cấu trúc dữ liệu

  • Ôn Python, list/dict/comprehension, vẽ biểu đồ đơn giản.
  • Hàm, mô-đun, thiết kế code sạch để tái sử dụng.

Phần B – Toán cho Data Science

  • Thống kê mô tả: trung bình, phương sai, phân vị, histogram.
  • Xác suất: biến ngẫu nhiên, phân phối, Bayes cơ bản.
  • Đại số tuyến tính: vector, norm, tích vô hướng, nhân ma trận.
  • Giải tích & tối ưu: đạo hàm, gradient, descent trực quan.

Phần C – Học máy từ nguyên lý

  • Hồi quy tuyến tính & logistic: hàm mất mát, gradient descent.
  • K-Nearest Neighbors: khoảng cách, lựa chọn K, chuẩn hóa.
  • Naive Bayes: lập xác suất, giả định độc lập có điều kiện.
  • Decision Tree & Random Forest (giới thiệu): entropy, Gini.
  • Clustering (k-means): khởi tạo, hội tụ, đánh giá.
  • Giảm chiều (PCA): phương sai, eigenvector, trực giác hình học.
  • Gợi ý về NLP / Recommender / Network Analysis (tùy ấn bản).

Phần D – Quy trình làm Data Science

  • Thu thập & làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu/ngoại lai.
  • Chia train/validation/test, cross-validation, chọn mô hình.
  • Đo lường: accuracy, precision/recall, ROC-AUC, F1.
  • Triển khai đơn giản & báo cáo kết quả.

4) Cách học hiệu quả với cuốn sách

  • Học chậm, viết lại code: không copy; tự code từng hàm (loss, grad, predict…).
  • Nhật ký học tập: sau mỗi chương, tóm tắt 5 ý chính + 1 bài tập nhỏ.
  • Vẽ tay sơ đồ thuật toán (ví dụ luồng k-means, decision tree).
  • Đổi dữ liệu: sau khi chạy được ví dụ trong sách, thử áp dụng vào dataset khác (Iris, Wine, MNIST rút gọn…).
  • Đặt câu hỏi “tại sao”: vì sao chuẩn hóa làm KNN tốt hơn? vì sao logistic dùng sigmoid?

5) Yêu cầu kiến thức & môi trường

  • Python 3.10+, pip, venv.
  • Thư viện gợi ý: numpy, matplotlib, pandas (dùng ít, ưu tiên tự cài đặt).
  • Biết toán phổ thông: đạo hàm, ma trận, xác suất cơ bản.
  • IDE khuyến nghị: VS Code/Jupyter.

6) Lộ trình bài tập thực hành gợi ý (4–6 tuần)

Tuần 1: Ôn Python, thống kê mô tả, trực quan hóa dữ liệu cảm biến (CSV).
Tuần 2: Xác suất & đại số tuyến tính; tái tạo hàm chuẩn hóa, cosine distance.
Tuần 3: Hồi quy tuyến tính/logistic bằng gradient descent tự viết.
Tuần 4: KNN + Naive Bayes; thử phân loại spam/tin nhắn.
Tuần 5: Decision Tree + k-means; đánh giá mô hình, chọn tham số.
Tuần 6: Mini-project: pipeline hoàn chỉnh (tiền xử lý → train → đánh giá → báo cáo).

7) So sánh nhanh với tài liệu khác

  • Hands-on Machine Learning (A. Géron): thực dụng, dùng scikit-learn nhiều.
  • Pattern Recognition and ML (Bishop): học thuật, nặng toán.
  • Data Science from Scratch: cân bằng, thực hành từ nền tảng, giúp bạn “hiểu ruột” thuật toán trước khi dùng thư viện lớn.

8) Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Hỏi: Người mới hoàn toàn có học được không?
Đáp: Có, nếu bạn đã biết Python cơ bản và chịu khó code lại từng phần.

Hỏi: Sách ít dùng thư viện lớn, có lạc hậu không?
Đáp: Mục tiêu là hiểu nguyên lý. Sau khi nắm vững, bạn chuyển sang scikit-learn, pytorch sẽ nhanh hơn và ít “mù thuật toán”.

Hỏi: Học xong có làm dự án thực tế được không?
Đáp: Có—hãy bắt đầu từ các bài toán phân loại/hồi quy nhỏ, sau đó mở rộng lên dữ liệu thật (IoT, log hệ thống, bán hàng…).

9) Tải/đọc ở đâu & ghi chú bản quyền

  • Hãy mua bản quyền từ nhà xuất bản/nhà sách uy tín hoặc dùng bản ebook hợp pháp.
  • Có thể mượn tại thư viện trường hoặc các nền tảng ebook có giấy phép.
  • Không chia sẻ bản scan lậu. Tôn trọng tác giả giúp hệ sinh thái tri thức phát triển.
  • dientu.vn

Link chia sẽ : Tại đây

Để lại một bình luận