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本书对Python和数据科学基础知识进行了清晰的说明。感谢作者指出通过指定种子可以实现随机数生成器生成结果的可重复性。我喜欢书中使用字典和集合推导式实现简洁的编程的内容。7.6节展现了优先使用数组的原因，令人信服。本书介绍了良好的防御式编程方式。书中关于pandas Series 和 DataFrames 的介绍非常精彩，是我所见过的最清晰的解释之一。数据整理部分的内容非常好。自然语言处理讲解得也很好！我学到了很多东西。
—Shyamal Mitra，得克萨斯大学高级讲师
我很喜欢面向对象编程的内容—使用 doctest 进行单元测试的做法非常好，因为可以通过 docstring 完成实际测试，从而使编程工作和测试工作能够同步进行。掷骰子示例中静态可视化和动态可视化的逐行说明非常棒。
真的很喜欢使用 f 字符串，而不是使用老式的字符串格式化方法。与基本的NLTK相比，TextBlob更容易使用，本书介绍了这一点。我以前从来没有用图形制作过词云，但是可以看到这是激励人们开始使用NLP的一个很好的示例。我喜欢本书后半部分的案例研究章节，它们确实很实用。我非常喜欢书中介绍的大数据示例，尤其是物联网示例。
—Daniel Chen，Lander Analytics公司的数据科学家
这本引人入胜的、高度易读的书将激发人们的好奇心，并激励初学者，帮助他们在Python编程、统计分析、数据处理、使用API、数据可视化、机器学习、云计算等方面奠定重要基础。关于Twitter API应用于情感分析方面的内容非常有用，我曾听过几节有关自然语言处理的课程，但本书非常清晰地介绍了相关工具和概念。我喜欢有关使用JSON和pickling进行序列化以及何时应使用哪一种方式的讨论（重点是应优先使用JSON而不是pickling），我很高兴得知JSON是一种更好、更安全的序列化方法！
—Jamie Whitacre，数据科学顾问
本书通过对示例代码的详细解释，清晰地展现了书中包含的内容。模块化结构、宽泛的现代数据科学主题以及附带的Jupyter Notebook中的代码，使得这本书对于各种背景的读者来说都是一个绝佳的学习资源。大数据章节很棒，涵盖了所有相关程序和平台；IBM Watson章节也很棒，它很好地概述了Watson应用程序。另外，还有很好的翻译示例，它们提供了“即时奖励”，读者一旦执行完任务，就会迅速得到结果，这非常令人满意。机器学习是一个庞大的主题，本书相关章节对其进行了很好的介绍，我喜欢其中的加利福尼亚房价数据示例，其与业务分析密切相关，这一章也给出了令人惊叹的可视化结果。
—Alison Sanchez，圣地亚哥大学经济学专业助理教授
我喜欢计算机科学、数据科学和统计主题的这种新组合。这对于构建不仅仅是将数学和计算机科学课程结合在一起的数据科学程序非常重要。像这样的书有助于扩展我们的产品范围以及将Python用作计算机和数据科学主题的桥梁。对于一个使用单一语言（多数情况是这样）的数据科学程序，我认为使用Python可能是可行的方法。
—Lance Bryant，西盆斯贝格大学
帮助读者利用大量现有的库以最少的代码完成任务。本书在介绍概念知识的同时提供了丰富的Python示例，读者可以修改这些示例以实现自己的数据科学问题解决方案。我喜欢有关云服务的内容。
我喜欢关于异常和回溯的讨论，也非常喜欢Twitter数据挖掘的章节，其中的示例关注真实数据源，并引入了许多分析技术（如可视化、NLP）。我还喜欢Python提供的模块，这些模块有助于隐藏一些复杂性。词云看起来很酷。
使用Python入门NLP非常容易，本书相关内容给我留下了深刻的印象。本书使用Keras对深度学习概念进行了有意义的概述。我喜欢关于流的示例。
—David Koop，马萨诸塞大学达特茅斯分校助理教授
我喜欢这本书！书中的示例绝对是亮点。
—Irene Bruno博士，乔治·梅森大学
阅读这本书非常令人兴奋。我喜欢它专注于数据科学和用于编写有用的数据科学程序的通用语言。数据科学部分的内容将本书与其他大多数Python入门书区分开来。
—Harvey Siy博士，内布拉斯加大学奥马哈分校
在审阅本书的过程中，我学到了很多东西，发现了AI令人兴奋的领域。我喜欢深度学习一章，它使我对该领域已经取得的成就感到惊讶。
—José Antonio González Seco，IT顾问
本书介绍了一种令人印象深刻、旨在进行探索和实验的实用编程方法。
书中涵盖了一些最现代的Python语法方法，介绍了Python编程风格和文档的社区标准。机器学习一章在引导人们完成Python中ML所需的样板代码方面做得很好，案例研究部分很好地展示了如何完成此任务。该章的示例非常直观。许多模型评估任务也是非常好的编程实践。我可以想象到读者观看动画化代码时一定会非常兴奋。
—Elizabeth Wickes，伊利诺伊大学信息科学学院讲师
我真的很喜欢实时的IPython输入输出方式，也非常喜欢这本Python图书，我是作者的超级粉丝。
—Mark Pauley博士，内布拉斯加大学奥马哈分校
本书对大数据概念做了出色介绍，尤其是Hadoop、Spark和IoT主题，所讲示例非常现实和实用。作者在结合编程和数据科学主题方面做得非常出色，以易于理解的方式介绍了相关内容，并附有操作示例。几乎所介绍的所有概念都附带一个可运行的示例。通过扑克牌图像示例对Python中的面向对象编程进行了全面的概述，这肯定会吸引读者。
—Garrett Dancik，东康涅狄格州立大学
一段时间以来，我一直在寻找一本基于Python的数据科学主题的书，这本书应涵盖最相关的那些技术。我终于找到了。本书是该领域从业人员的必备书籍。机器学习章节真的值得推荐！动态可视化效果很棒。
—Ramon Mata-Toledo，詹姆斯·麦迪逊大学教授