营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术 基于美国西北大学数据科学系列课程，系统展现在营销领域如何应用大数据手段解决典型问题
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预测分析：Python语言实现 利用Python构建高级预测性模型应用，充分发掘数据的业务价值
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从零开始详细解说神经网络和深度学习 重点讲解时序数据分析模型 循环神经网络RNN 从基础到应用、从理论到实践 公式齐全、代码丰富，使用热门Python库逐一实现 1. 梳理基础数学知识和Python知识，为深入理解打基础 2. 数学公式讲解详细，为读懂大部头开路 3. 相同代码通过TensorFlow和Keras分别实现，对比说明，更易理解 4. 以sin波为例讲解循环神经网络的理论和实现，详细介绍LSTM算法
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【数据结构、算法与应用 】 数据结构与算法分析:C语言描述+C++语言描述+Java语言描述+Python语言实现+算法 数据结构、算法与应用
¥88.00定价：¥88.00
零基础学Python爬虫、数据分析与可视化从入门到精通 揭秘python爬虫在行业实战中的应用，讲解大数据分析与可视化的典型技术数据自动爬取 海量数据分析 中文文本分词 大数据可视化
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Python深度学习：逻辑 算法与编程实战 涵盖数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、目标检测和语音处理等主流应用领域
本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
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Python金融大数据分析 第2版 python金融工程师应用编程 python数据分析定价与量化投资金融数据科学算法交
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Pandas入门与实战应用 基于Python的数据分析与处理+Pandas通关实战+Pandas数据分析实战书籍
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金融商业算法建模：基于Python和SAS 4位资深金融数据专家，面向金融业务经营全流程，针对3大主题 9大模板，涵盖金融数据建模全闭环
（1）作者背景资深：4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和算法建模经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。（2）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融业务经营的全流程，告别纯理论和不接地气。（3） 9大模板：针对决策类、识别类、优化分析类3大主题， 9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘。（4）数据建模闭环：涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等完整的数据建模闭环。
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Pandas数据分析实战 使用令人惊叹的Pandas库在Python中进行数据分析。随书赠送源代码，获取地址见书封底二维码。
使用Python进行数据分析并不难。如果你会使用电子表格，就能学会Pandas！虽然它的网格样式布局可能会让你想起Excel，但Pandas要灵活和强大得多。Python库可以快速对数百万行数据执行操作，并且可以轻松地与Python数据生态系统中的其他工具进行交互。这是提升你的数据游戏的完美方式。 《Pandas数据分析实战》介绍了使用令人惊叹的 Pandas 库在 Python 中进行数据分析。你将学习如何对重复操作进行自动化，并让你对在Excel中很难实现，甚至不可能实现的数据分析有更深的理解。本书每章都可以独立成篇。通过下载真实的数据集，可以让你的学习更加贴近现实工作。
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大数据原理与实践：复杂信息的准备 共享和分析（原书第2版） 新版添加了来自多学科领域的应用实例，提供Python代码示例，关注如何将大数据原理付诸实践
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PYTHON统计分析 Python 建模 数据分析 讲述统计数据分析与应用 随书提供Python代码和数据 方便读者动手实践 Springer"统计和计算"系列从书之一
近年来Python生态系统不断完善，Python这门语言已经成为科学计算的流行语言，它为统计数据分析提供了强大的操作环境。 本书主要介绍了Python在统计数据分析中的应用，内容涵盖连续、离散和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等主题。 本书的特色：针对每种检验方法，提供了Python解决方案的代码和数据，以及便于实际操作的Python示例。借此，读者可以重现这些问题并加强他们对这些统计分析方法的理解。本书所用数据主要来自生命科学和医学科学，因此对这些领域的学生可能更有针对性。不过，本书也介绍了Python的基础知识以及一些统计学的基础知识，任何想要进行统计数据分析的人都可以阅读本书。
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Python量化投资 技术、模型与策略 理论与实践相结合，基于Python深入分析量化投资理论和策略，详解Python在量化投资分析中具体的应用案例。
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大数据应用技术丛书（数据分析 数据处理 可视化 Power BI Spark Hadoop Flink Python）
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