Python+Superset 商业智能数据分析与实战 王国平 9787121428654 电子工业出版社 1
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Python Web数据分析可视化 基于Django框架的开发实战 韩伟 清华大学出版社 1
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Python项目实战从入门到通 Python编程通零基础python数据分析网络爬虫自学书籍 正版图书
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全套2册 C语言+Python编程从入门到精通全正版实用教程零基础学编程自学实战计算机深入理解计算机系统少儿数据分析儿童 正版图书 可开发票
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Python数据分析从入门到精通 248个应用示例+20个综合案例+4个行业项目案例+136集Python零基础扫盲课，零基础入门+范例导学+项目实战，30天成为数据分析高手。
《Python数据分析从入门到精通》从零基础开始，提供了从Python入门到成为数据分析高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为数据分析高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖数据分析三剑客Pandas、Matplotlib和Numpy，数据可视化三大图表Matplotlib、Seaborn和Pyecharts，以及机器学习库Scikit-Learn等技术，一本书教你掌握数据分析领域的主流核心技术。 （2）由浅入深，循序渐进。本书引领读者按照基础知识 核心技术 高级应用 项目实战循序渐进地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。248个应用示例 20个综合案例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 知识胶囊 等小栏目，让读者在学习的过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握数
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Python金融数据分析与挖掘实战 9787115523488
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115523488 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，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。全书分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1~6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章
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Python Web数据分析可视化:基于Django框架的开发实战
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1.本书作者具有丰富的一线开发经验，深知读者需求和认知规律。2.本书以丰富的实际案例驱动学习，每个章节围绕具体的大数据应用场景展开。3.本书覆盖多个行业和应用场景的大数据案例，直击实际应用需求。4.本书基本覆盖大数据的核心知识点，实战性极高，内容非常直观，可读性较强。
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Python金融实战案例精粹 斯文博士新作 基于Python的金融分析与风险管理姊妹篇 量化交易金融科技大数据分析书
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Python数据分析与可视化项目实战王振丽 编清华大学出版社（锦园好书）
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Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战 Python爬虫技术应用实战 从数据收集 数据分析到数据可视化、数据建模
本书内容来自笔者在高校授课的内容，主要介绍如何运用 Python 工具获取电商平台的页面数据，并对数据进行清洗和存储。本书简化了Python 基础部分，保证有足够的篇幅来介绍爬虫和数据清洗的内容。 本书采用的版本是 Python 3.6.2，是笔者写书时的*版本，而且笔者习惯用的操作平台是Windows 系统。
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数据科学实战手册 R+Python 基于R和Python的数据科学项目案例集锦 数据分析师 数据挖掘工程师 数据科学家
本书涵盖R和Python两种主流语言，其优点在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。
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（假一罚十可开发票）Python数据分析与挖掘实战(第3版)张春福程序设计（新）凤凰新华书店旗舰店
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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 9787111640028
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111640028 Author 作者 张良均 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 339页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域认可的事实标准，第1版销量超过10万册，而且销售势头依然十分强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据分析与挖掘领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅熟知行业的近期新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程
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Python数据可视化之matplotlib精进/数据分析从入门到实战系列
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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战 唐宇迪著数据挖掘机器学习深度学习基础 快速入门人工智能领域【馨怡图书专营店
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大数据分析导论 以理论与实战案例相结合的方式，涵盖大数据、云计算、Python等新技术，配套资源丰富。
本书涵盖计算机基础知识以及大数据、云计算、Python等新技术，以理论与实战案例相结合的方式，由浅入深、循序渐进地详细讲解与介绍。本书可作为全国高等院校师生的教学用书，也可作为全国计算机等级考试二级MS Office与Python语言程序设计的重要参考用书。
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零基础学Python爬虫 数据分析与可视化从入门到精通 揭秘Python爬虫的行业实战应用，讲解大数据分析与可视化的典型技术
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本书用Python语言搭配小型数据集，通过中小实例介绍AI时代，数据分析和机器学习中数据相关的技术，及数据科学家应该具备的技术基础。 用对工具、找对方法，从日常数据中挖掘过去，预测未来！ 内容丰富，涵盖面广 本书涵盖数据科学中从 数据获取 探索数据 预测数据 的全过程，并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识，*后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法，内容丰富，涵盖面广。 实例较多，操作性强 全书设置了大量的 动手学 动手练 等环节，通过大量的中小实例提高读者的动手能力，并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章*后还设置思考练习题，引导读者积极思考，巩固所学内容。 由浅入深，循序渐进 本书充分考虑到初学者的特点，一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结
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Python数据分析 从零基础入门到案例实战,余本国 著,北京理工大学出版社 【新华书店自营店】 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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Python3爬虫数据清洗与可视化实战(第2版)/慕研数据分析师事务所系列丛书
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明解Python python编程自学入门基础教程 py爬虫入门案例实战 py数据分析可视化指导 p
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Anaconda数据科学实战 跟金融大数据专家学Python神器-Anaconda，利用Python进行数据分析，快速成为数据科学实战高手
1.金融大数据专家带你学习Python神器 Anaconda，了解Anaconda强大的包和各项功能； 2.借助开源免费的Python平台，丰富实用的案例，轻松驾驭金融大数据并解决常见的数据科学难题； 3.基于Python 3.6和Anaconda 3进行讲解。
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Jupyter Notebook数据分析入门与实战 Python学习利器，Jupyter Notebook入门详解，掌握如何使用Jupyter Notebook 进行数据分析与数据可视化实战
1.轻松入门 详细介绍Jupyter Notebook 基础操作，手把手教你学会使用Jupyter Notebook。 2.进阶技能 使用pandas 进行数据分析，掌握Python数据分析核心技能。 3.精彩实战 使用Matplotlib 和Bokeh 绘制多种图形，轻松实现数据可视化。
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降低学习门槛，轻松上手Python 借助Jupyter工具，开启数据科学之旅 示例 代码 操作步骤，一学就会，让你拥有成就感和获得感 Jupyter从入门到精通，非计算机专业的文科生也能轻松阅读
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Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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