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深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，最后通过实训帮助读者强化训练，完成Python相关知识的学习。本书提供了在线实训平台、微课视频，还提供丰富的数据、案例及程序代码，将理论与实践相结合。
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本书深入浅出地阐述Python程序设计的基础知识，同时着重介绍NumPy库、Pandas数据分析方法和Matplotlib/Seaborn可视化的内容，并提供上机实验指导。通过丰富的实例与实验设计，将Python理论与实践有机结合，让编程变得不再枯燥，易学有趣。 全书内容分为三篇： 第1~8章为基础篇，着重介绍Python编程的基础知识； 第9~11章为进阶篇，主要介绍数据分析中常用的NumPy、Pandas与Matplotlib库的使用； 第12章和第13章为实践篇，着重介绍实践案例与上机实验。本书内容由浅入深、通俗易懂，实例丰富，同时配有教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、期末试卷和450分钟的微课视频。 本书可作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的本科生教材，也可供有意从事数据分析工作的初学者、开发人员以及研究人员参考。
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Python语言语法简单、实践性强，提供了大量用于处理大数据的库，使得处理任何类型的数据都非常方便，是大数据处理应用的语言。本书介绍了一些大数据分析常用的算法，并给出一些应用实例。本书不是仅侧重于理论讲解，主要侧重于编程操作的Python实现，强化了Python教材的实践性。可以使学习者快速的入手使用python去进行大数据分析.
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