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掌握Python分布式计算!从语言概述到核心技术,从集群部署到机器学习、强化学习,全面解析Dask和Xorbits,还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python发者还是数据科学家,本书将带你领略分布式编程的威力,让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域,加速你的项目程,成为分布式计算的大师!
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Python是一门非常灵活的编程语言,本书特色在于对Python的基础知识与应用辅以大量实例行讲解,读者可以通过这些程序实例事半功倍地学会Python。
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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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数据科学实战入门使用Python和R 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《数据科学实战入门 使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学流行的两大开源平台:Python和R。 当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中,你将逐步学习如何使用更先进的技术,针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。 对于那些有数据分析经验的读者而言,他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外,本书还包含一些令人兴奋的新主题,如随机森林和广
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内容组织《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中最费力气的阶段。● 相关内容参见第3 章:“数据准备”。3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。● 相关内容参见第4 章:“探索性数据分析”。4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准,如果需要,可以对数据进行分割和平衡处理。● 相关内容详见第5 章:“为建模数据做准备”。5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心,在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数
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"内容组织《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中最费力气的阶段。● 相关内容参见第3 章:“数据
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