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现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。然而这些数据就像蕴藏着能量的煤矿，含有很多“杂质”，直接使用会产生很多的“大气污染”，能量效能很低，而且挖掘成本也很高。与此类似，大数据并不在于“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模的数据是进行后续分析的关键。对大量的数据进行分析，利用机器学习的各种算法进行分类、预测、推理等是人工智能的核心。
随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）时代的到来，掌握一门手艺变得非常重要。如果想要从事与AI和机器学习相关的工作，最好的语言莫过于Python。Python简单易学，通俗易懂，符合人性化设计。Python和其他语言的比较，正如拼音输入法与五笔输入法的比较一样，只需简单学习就可以很快入门。
Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。例如，在科学和金融领域，SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作。这些函数库增加了代码的可读性，而且科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用的图形。
本书从零基础入手，先介绍Python的基础知识及编程，然后深入数据处理和机器学习领域，通过实例，使读者逐渐步入使用编程语言处理实际问题的机器学习领域，进而为适应人工智能时代打下坚实的基础。