数据科学通过各种统计学和机器学习的技术与方法，将数据转换为有用的信息或知识。Julia是一种在数据科学领域逐渐流行起来的语言。 扎卡赖亚斯·弗格里斯著的《Julia数据科学应用》会提出一系列在数据科学流程中常见的、有代表性的实际问题，并指导读者使用Julia去解决这些问题。全书共13章，涵盖了Julia基础知识、工作环境搭建、语言基础和高级内容、数据科学应用、数据可视化、机器学习方法（包括无监督式学习方法和监督式学习方法）、图分析方法等重要的话题。附录部分给出了学习和使用Julia的一些有用的参考资料，还给出了各章的思考题的答案。 本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Julia并从事数据科学相关工作的人员学习参考。

第1章 Julia简介
第2章 建立数据科学工作环境
第3章 Julia入门
第4章 Julia进阶
第5章 Julia数据科学应用概述
第6章 Julia数据工程
第7章 探索数据集
第8章 构建数据空间
第9章 数据抽样与结果评价
第10章 无监督式机器学习
第11章 监督式机器学习
第12章 图分析
第13章 更上一层楼
附录A 下载安装Julia与IJulia
附录B 与Julia相关的一些常用站点
附录C 本书所用的扩展包
附录D Julia与其他平台的集成
附录E Julia中的并行处理
附录F 各章思考题答案