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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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