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《数据科学基础：R、Python 与开放数据》是一本面向非专业背景学习者的入门级数据科学教程，旨在帮助不同领域从业者掌握数据科学核心技能，无需转型为专业计算机科学家或数据科学家，即可将数据分析能力融入自身工作。本书由意大利米兰大学学者马可・克雷莫尼尼编写，以开放数据为核心实训素材，通过 R 和 Python 双语言并行教学，构建了从工具操作到实战应用的完整学习路径。
全书结构清晰，遵循 “基础工具 - 数据操作 - 进阶应用” 的逻辑展开。开篇先介绍数据科学必备的开源工具链，包括 R 语言与 RStudio、Python 与 Anaconda/Google Colab 等开发环境，以及 CSV 等常用数据格式的使用规范，为初学者搭建完善的实操环境。随后通过 “简单探索性数据分析” 章节，引导读者掌握缺失值处理、描述性统计等基础技能，培养对数据的初步感知能力。
核心章节聚焦数据框操作这一数据科学核心技能，详细讲解了两种语言下的数据读取、列选择、重命名、排序、切片等基础操作，同时覆盖逻辑条件筛选、日期与字符串处理、缺失值管理等关键知识点。书中特别注重实操性，每个知识点均搭配开放数据案例，包括美国环保署空气质量数据、经合组织幸福指数数据、柏林自行车盗窃数据等 26 个真实数据集，让读者在处理实际数据的过程中熟悉数据清洗、转换与分析的完整流程。
本书的显著特色是双语言协同教学与开放数据的深度应用。作者认为 R 和 Python 并非竞争关系，而是互补工具，通过并行学习可降低二次学习成本（第二种语言学习仅需首种语言三分之一的精力）。同时，书中摒弃了脱离实际的虚拟数据集，大量采用政府机构、国际组织发布的开放数据，让读者在学习过程中直面真实数据的复杂性，如数据格式不一致、缺失值、异常值等问题，培养解决实际问题的能力。
此外，本书打破了 “数据科学仅适用于技术从业者” 的认知误区，明确面向社会学家、经济学家、生物学家、营销人员、管理人员等非技术背景读者。书中避免复杂的数学推导，以实用技能为导向，强调 “动手实践” 的学习理念，鼓励读者通过修改代码、替换数据、尝试不同分析路径来积累经验。每个章节后配套的练习题与案例拓展，进一步帮助读者巩固知识点，实现从 “看懂” 到 “会用” 的跨越。
无论是希望提升工作效率的职场人士，还是想入门数据科学的初学者，都能通过本书掌握数据处理的核心逻辑与实操技能，将数据科学工具融入自身专业领域，实现数据驱动的决策与创新。书中所倡导的开放数据应用理念与跨语言思维，也为读者后续深入学习机器学习、大数据分析等高级主题奠定了坚实基础。