书籍配套的代码资源，讲真，挺适合入门和进阶数据的朋友。各种机器学习算法、数据可视化、特征工程的示例代码都有，运行环境基本就是常见的Python3和Jupyter Notebook。不算复杂，配置起来还挺顺手。

讲数据的部分，文件里有多用pandas、numpy做数据清洗的例子。你直接跑一遍，什么是数据缺失、怎么做特征转换，快就有感觉。还用到了matplotlib、seaborn来画图，调个参数就能改样式，改起来挺方便。

算法实战部分，像决策树、随机森林、支持向量机这些，代码都按章节分好了，跟着书一步步改，效果也能马上复现。还有一些模型评估的指标计算，写得比较直白，不用担心看不懂。

嗯，文件结构清晰，代码注释也算良心，像data_preprocessing.py、model_training.ipynb这些文件，基本一眼就知道干嘛的。你要是喜欢自己折腾参数、调模型，这包代码还挺适合做二次开发的。

如果你刚入门Python 数据科学，或者想快速跑通书里案例，可以直接下载下来试试。记得提前装好依赖包，省得运行报错影响心情。