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《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python3.6进行数据处理和分析的学习的指南。其主要内容包括 Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化,以及利用Python对数据库的劋作、自建Python应用库的共享发布等。《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分 第部分为基础知识,第2部分为实战案例,第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富,讲解通俗易懂,很适合本科生、研究生,以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。
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配套视频教程——手把手教你学Python 提炼避坑心法——简明、高效懂Pytho实战案例分析——轻松、快速玩Pytho讲解 实践 案例 视频 源代码 源数据针对Python新手量身定做,入门的真爱之选作者简介:余本国,博士,硕士研究生导师。于中北大学理学系任教,主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式,用通俗易懂的语言,简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程,涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识,本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述,而是对知识点进行简要介绍,并通过具体的例子对知识点进行综合应用,后通过测试题(也给出了详细答案)对所学知识进行巩固,举一反三,以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中,在合适位置给出了一些图形图示,让知识展示更直观,更易理解。 在每章首页,给出一个有趣的图形,可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者,在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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基于Python的大数据分析基础及实战(Python3.6版本) 余本国 水利水电出版社 【新华书店自营】
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基于Python的大数据分析基础及实战 余本国 水利水电出版社 9787517064992
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基于Python的大数据分析基础及实战 python数据分析与挖掘实战 数据分析与可视化从入门到精通 数据之道 数据库
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本书构建了全新的 对比 学习方式,用Excel的 亲和力 对比Python的 强功能 ,Excel数据分析及可视化 为有代码恐惧症的读者介绍一种方式和工具 Python数据分析及可视化 本书重点,介绍更多Python数据知识和技术。对比学习很轻松,使读者结合熟悉的Excel来理解知识,并试着用Python解决复杂问题。是一本优秀的数据分析类书籍。
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1.Python的发展 当今世界信息技术发展迅猛,已进入大数据和人工智能时代,Python作为代表性的编程语言,由于其开源性,聚集了世界上众多程序员的才智而大放异彩,被无数程序员热烈追捧,已经成为主流的编程语言。 2.Python的应用 Python在前端开发、后端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等方面应用非常广泛。随着大数据时代和人工智能时代的到来,Python已成为数据分析、人工智能、机器学习、自然语言处理方面的开发语言。近年来很多互联网公司对前端开发、后端开发、测试、运维、数据分析等岗位的招聘条件中都要求应聘者具备Python相关的技能,甚至更多的企业直接招聘Python后端开发工程师。随着时代发展越来越快和市场需求越来越大,Python的应用也会越来越广泛。 3.Python的特点 本书的解决方案 Python语言的特点是易学难精,一些编
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基础知识 算法原理 经典案例 ,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色: 入门门槛低,内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性,理论结合实践 作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛,注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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Python网络爬虫与数据可视化应用实战 Python文本数据分析与挖掘 数据分析 数据之道 python 大数据 网络
本书用大量的中小实例和实战案例介绍了Python在网络爬虫与数据可视化中的具体应用,介绍了大数据时代工程师的数据获取和分析技术。 ◎ 涵盖面广:涵盖数据获取、数据清洗、数据分析及可视化知识,可高效完成数据的获取及呈现。 ◎ 讲解详细:详细介绍各类Python软件包的使用方法和使用场合。 获取静态网页数据 CSS选择器+Beautiful Soup 及lxml 获取Javascript动态网页数据 Selenium 获取整个网站数据 Scrapy框架 数据可视化 Matplotlib、Pandas、Seaborn、Bokeh ◎ 实例丰富:全书有大量的中小实例和实战案例,可巩固所学知识并提高实际动手能力。
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学,然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中,主要学习3 项技术:监督学习、无监督学习和强化学习,以及基本的分类与回归技术,如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中,将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构,用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包,如何使用Matplotlib绘制自定义图表,以及应用Boosting算法XGBoost(梯度提升)进行预测分析等。 在后面的章节中,将学习用于图像识别的卷积神经网络(CNN)、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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