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本书基于Python语言,较为地讲解了数据分析、机器学习、深度学习的相关知识,涵盖统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、NumPy、pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-Learn及神经网络等内容。本书还包括大量代码和综合练习,以及丰富的实战案例。
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综合性强:本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合,使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法,提升数据分析能力。 内容丰富:详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限,同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进:内容解析深入浅出,能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解,附赠书中涉及到的源代码及图片文件,供读者边学边连。 案例翔实:本书采用了生动的实际案例模拟方法,这些案例贴近职场实际,旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习,读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧,在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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