数据科学是当今时代最重要的热门话题之一。数据科学涵盖了数据处理、分析、建模、统计推断、机器学习等多个领域，在各行各业中都起到着重要的作用。为帮助那些想学习数据科学的初学者，A. Blum、J. Hopcroft和R. Kannan三位专业教授撰写了这一本名为《数据科学基础》（2020年版）的书籍。
此书是一本全面介绍数据科学基础的教材。全书共分为七个章节，从数据的基本概念和数据结构开始讲解，逐步引入到数据处理、数据分析、应用统计推断和机器学习等内容。每个章节都采用通俗易懂的语言，注重理论的深度和实践的应用，讲解了许多数据科学中经典的算法和模型。
此书的另一个重要特点是，它在很大程度上面向初学者和自学者，并致力于帮助他们无需多余的理论背景也能轻松理解数据科学的核心概念。此书以实例为主，通过各种数据场景案例来帮助读者理解相关概念和技术，并提供了大量的习题和实践项目，帮助读者检验和巩固知识点。
尽管该书的目标受众是初学者，但其中许多深入的理论框架和知识点不仅对数据科学实践者，而且甚至对那些在数据科学领域工作多年的专业人士来说也具有一定的参考价值。此外，整本书还提供链接和参考文献，可以帮助读者进一步扩宽视野和深入探索感兴趣的领域。
总的来说，《数据科学基础》（2020年版）是一本非常优秀的数据科学入门教材，介绍了数据科学的方方面面，利用通俗易懂的语言和大量实例来帮助读者理解相关概念和方法。它可以帮助初学者和自学者更好地了解数据科学、推进学习，也可以为从业者提供新颖的视角和挑战。如果你对数据科学感兴趣，那么此书绝对不容错过！
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