यह पायथन के साथ डेटा साइंस करने के बारे में एक किताब है, जो तुरंत सवाल पूछती है: डेटा साइंस क्या है? यह नेल डाउन करने के लिए आश्चर्यजनक रूप से हार्ड डेफिनिशन है, विशेष रूप से यह देखते हुए कि शब्द कितना सर्वव्यापी हो गया है। वोकल क्रिटिक्स ने इस शब्द को एक सुपरफ्लूस लेबल के रूप में विभिन्न रूप से खारिज कर दिया है (आखिरकार, क्या विज् ान में डेटा शामिल नहीं है?) या एक साधारण बज़वर्ड जो केवल नमक के लिए मौजूद है, फिर से शुरू होता है और ओवरज़ीलस टेक रिक्रूटर्स की नज़रों को पकड़ता है। पुस्तक पायथन के लिए या सामान्य रूप से प्रोग्रामिंग के लिए एक परिचय नहीं है; मुझे लगता है कि रीडर को पायथन भाषा से परिचित है, जिसमें डिफाइनिंग फंक्शन्स, वेरिएबल्स असाइन करना, ऑब्जेक्ट्स के कॉलिंग मेथड्स, प्रोग्राम के फ्लो को कंट्रोल करना और अन्य बेसिक टास्क्स शामिल हैं। इसके बजाय यह पायथन यूज़र्स को पायथन के डेटा साइंस स्टैक्लिब्ररीज़ जैसे IPython, NumPy, पांडा, मैटप्लोटलिब, स्किकिट-लर्न और संबंधित टूल्स का उपयोग करने में मदद करने के लिए है ताकि डेटा से इफेक्टिव ढंग से स्टोर, हेरफेर और इनसाइट प्राप्त किया जा सके।