
Python和Dask数据科学 Daniel 著;杰西·丹尼尔(Jesse、C.、王颖、周致成、王龙江 译 清华大学出版 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
主要内容 ● 处理大型的结构化和非结构化数据集 ● 使用Seaborn和Datashader实现可视化 ● 实现自己的算法 ● 构建分布式应用 ● 打包和部署Dask应用
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为了更好地帮助读者使用本教程,建议读者采用以下策略来优化学习过程: (1) 动手实践每一个实验。实践是检验和巩固知识的最佳方式,读者应积极完成书中安排的所有编程任务。 (2) 深入理解概念。除了完成代码运行,读者还应努力理解其背后的原理。 (3) 保持学习的热情和持续性。编程技能是逐步积累的,持续学习新工具和语言特性对于保持个人竞争力至关重要。 (4) 参与社区讨论。加入Python和相关技术的社区,参与讨论,有助于提升编程技能。
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Python编程基础与应用 本书的主要内容分为Python语言的基础知识和高级应用两部分
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Python和Dask数据科学 详尽介绍使用Dask进行数据准备、数据清理、探索性数据分析和数据可视化,使用Dask进行机器学习。
《Python和Dask数据科学》详尽介绍使用Dask进行数据准备、数据清理、探索性数据分析和数据可视化,*后介绍使用Dask进行机器学习。通过提供真实的数据、丰富的案例,帮助读者尽快了解和掌握Dask的用法。每个知识点都提供了相应的代码段,帮助读者通过实践强化对知识的理解。每章的开头和结尾对该章的主要内容进行概括和总结。 《Python和Dask数据科学》还提供了示例代码和数据集的下载地址。可以在论坛里对《Python和Dask数据科学》发表评论,提出技术问题,从作者和其他用户那里得到帮助和提高。《Python和Dask数据科学》是迄今为止*详尽介绍使用Dask进行数据科学工作的书籍。
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