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Python数据科学手册（第2版） 预计发货03.15【馨悦图书 正版】 正版可开发票 请联系在线当当客服
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针对 Python 零基础读者，系统讲述使用 Python 进行数据分析、数据挖掘及深度学习的相关知识 基于数据分析流程，结合案例解析，提高读者的数据分析、数据挖掘及数据可视化等能力 配备丰富的教学资源，包括 PPT 课件、教学大纲、数据源、代码、习题与参考答案等
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Python数据科学实战 [俄]尤利·瓦西列夫（Yuli Vasiliev） 人民邮电出版社 正版书籍
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Python数据科学手册（第2版） 数据分析数据科学Python数据分析计算机编程语言书籍
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战
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Python数据科学实战,[俄罗斯]尤利·瓦西列夫,人民邮电出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。3.深入浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。4.通过本书，你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
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Python数据科学基础与实践 王仁武 人民邮电出版社 9787115556097
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Python数据科学实战,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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Python数据科学手册(2版)杰克·万托布拉斯9787115662668 人民邮电出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
1.【经典】经典新升级，上一版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目（ GitHub 43.9k ） 3.【】一书掌握Python四大库：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn NumPy（大规模数值数据）+ pandas（数据处理和分析）+ Matplotlib（数据可视化）+ scikit-learn（机器学4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码，Jupyter Notebook一键运行
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Python数据科学入门 [美]约翰·保罗·穆 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书的目标是介绍如何使用Python语言及其工具，解决和数据科学所关联的复杂任务。全书共6个部分，分22章，涵盖了Python数据科学基础知识，数据的采集、整理、整形、应用，数据的可视化，数据分析和处理，数据学习的，以及和数据科学相关的0个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上，教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn等常用的工具来解决数据科学的相关问题。本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习的Python数据分析和处理的读者学习的参考。
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Python数据科学实战尤利·瓦西列夫9787115620675 人民邮电出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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Python数据科学与机器学习 从入门到实践 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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Python数据科学与机器学习 从入门到实践 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Python数据科学手册 [美]杰克·万托布拉斯（Jake VanderPlas） 著；陶俊杰、陈小莉 译 978711 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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Python数据科学基础与实践 王仁武 人民邮电 【新华书店正版书】
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Python数据科学指南 印度 Gopi Subramanian 萨伯拉曼尼安 人民邮电出版社 【新华全新正版书籍】 电子发票 正版保证 多仓就近发货
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Python数据科学基础 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果你对这两个领域特别感兴趣，却又不太清楚如何有针对性地学习Python，那么本书可以为你提供一些帮助。本书作者经验丰富，能够量体裁衣，为你提供指导。从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析；面向各行各业的从业人员和各专业的学生。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。 阅读本书，你将学会： ■ 揭示数据科学算法的完整范畴； ■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库； ■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择； ■ 进一步理解集成方法的潜在含义及实施； ■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题； ■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、森林、旋转森林等。 本书特色： ■ 内容明确且易于跟学； ■ 甄选重要的任务与问题； ■ 精心组织编排内容，有效解决问题； ■ 清晰易懂的讲解方式； ■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容：·?Python数据分析编程基础·?有关Pyt
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Python数据科学手册 [美]杰克·万托布拉斯（Jake VanderPlas） 著；陶俊杰、陈小莉 译 人民邮电出版 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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