入门篇

第1章　全书指南

作为全书的起始章节，本章将对若干重要知识点做背景介绍。这些核心的知识点包括Python编程、数据分析、机器学习、Kaggle竞赛，以及Git代码管理。为了达成“从零开始，依托Python编程环境下的数据分析与机器学习知识和工具，熟练实践于Kaggle竞赛”的目标，本章提供全书的一站式指南如下。

首先，从Python 3的基础编程开始学习，然后过渡到利用Pandas从事数据分析和使用Scikit-learn完成经典的单机（单核／多核）机器学习任务。

而后，进阶学习基于PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle的深度神经网络的搭建、训练和评估方法；以及基于PySpark-ML的分布式机器学习实践。

最终，灵活运用上述知识和工具，解决Kaggle竞赛平台上的若干经典问题。并学会使用Git工具，将自己的代码成果在云端（如Gitee或者GitHub平台上）安全地存储，保证能够在任何本地计算机上随时更新和同步管理。