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一本言简意赅、系统讲解Python编程基础、科学计算、数据分析的自学教程。 源自网上广受好评的 中文python笔记 ，知乎 如何系统地自学 Python？ 千万访问量答主自学Python的经验总结。 特别总结了Python多版本代码差异对比，配备全套数据集、源代码，方便使用者参考。
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系统性强 详解Python程序设计基础，涵盖Python面型对象编程、GUI编程、网络和多线程编程。 实用性强 面向Python实际应用，覆盖Web发、网络爬虫发、数据分析与数据可视化应用方向。 配套资源丰富 免费提供教学PPT、教学大纲、源代码、教学视频、配套软件。
Python数据分析入门与实战 讲解数据分析的必知必会技能，零基础也能快速入门
本书从Python基础语法到科学计算库，系统地剖析了Python数据分析的技能树，并搭配项目实战，帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。
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【套装共2册】 Python学习手册（原书第5版） 本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。 本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于3版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。 利用Python进行数据分析（原书第2版） 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、
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Python电商数据分析与运营 从小白到专家 从技术到业务（套装共2册） 零基础快速上手Pandas数据分析，8大经典数据实战案例，35万行一线数据集，数据技能和分析思维的完美融合
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Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析 资深专家20余年教学、科研、实践经验，1500余高校的10余万师生学习推荐，10大超值福利，零基础入门
（1）作者背景资深：作者是泰迪科技董事长，在大数据、数据挖掘、数据科学、人工智能领域有20余年数据挖掘教学、科研和项目实战经验。（2）以实战为导向：不似传统入门书“理论+实践”的风格，而是用11个综合案例为驱动，将数据挖掘的技术、流程、方法融入实战案例中。（3）源于经典赛事：本书11个案例精选自数据挖掘领域知名赛事“泰迪杯”，该赛事已举办10届，1500余所高校的10余万师生参赛。（4）配套资源丰富：本书提供建模平台、视频讲解、习题及答案、作者答疑、数据文件、程序代码、教学课件、模型服务、教学平台、就业推荐等10项超值服务。
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Python金融数据挖掘与分析实战 云创大数据（上市公司）总裁撰写，零基础学会金融数据挖掘，配有案例、视频、代码、数据、习题及答案
作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。 写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。 零基础快入门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。 实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
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巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘 谢佳标 资深数据专家撰写，详解ChatGPT辅助Python数据分析与挖掘全流程的方法和技巧，零基础成为AI数据分析高手
（1）作者背景权威：R和Python数据分析与挖掘领域的社区领军人物，某大型国资寿险公司数据团队负责人。（2）作者经验丰富：拥有超过16年的数据分析与挖掘经验，擅长使用ChatGPT等AI工具辅助数据分析与挖掘。（3）零编程经验也能成为Python数据分析高手：详细讲解如何巧妙地使用ChatGPT学习Python数据分析与挖掘，大大降低学习门槛，大幅提升学习效率。（4）快速成为AI数据分析达人：围绕数据分析与挖掘的全生命周期，提供了大量使用ChatGPT进行数据分析与挖掘的方法和技巧。（5）通俗易懂，容易上手：采用由浅入深的讲解方式，既适用于 Python 初学者，也适用于有经验的数据分析人员；采用通俗易懂的语言，避免了复杂的数学公式和理论推导。（6）内容丰富，实用性强：内容涵盖了从数据分析基础到高级分析的各个方面，每章都提 供了大量的代码示例，读者可
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Python程序设计——从编程基础到专业应用 第2版 章宁 李海峰 采用任务驱动的教学理念，丰富数据分析与可视化的内容
配套资源：知识点视频、电子课件、习题答案、源代码 本书特色： 采用任务驱动的教学理念，每章第一节均给出了本章要完成的任务（案例），所有知识点均围绕该案例实现。 重新设计和组织Python编程基础部分的内容，使其更适合初学者学习、记忆、理解和运用。 丰富数据分析与可视化的内容，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn类库。
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