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突出特色是实战，所有知识点都配合案例并给出详细操作，所有代码都有注释，可以说学习无障碍、无痛苦。 涉及多种流行的热门框架，包括爬虫框架如Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，常用的数据分析库如Numpy、Pandas、Matplotlib等都进行了详细介绍。 全流程讲解，从获取数据、数据预处理到数据分析和数据可视化，面面俱到。 技术先进，除常用数据处理方法，还介绍了当前热门的中文文本处理，以及热门的机器学习算法在数据分析中的应用。 本书给出了大量示例和项目，可以帮助读者掌握一线技能，真正解决工作中遇到的问题。
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Python数据科学实战 基于NumPy、Pandas、Matplotlib和scikit-learn这4个工具，从实战角度讲述如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。
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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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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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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"快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 普适强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备的编程基础，则可以跳过任意部分，直接学趣的内容。 目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括是“在Web端实现Python数据分析可视化”。技能树的爬升阶段为Python语法基础→算法初探→Python数据分析可视化→Django Web→数据分析可视化网站的搭建等。 授之以渔 笔者深知自的重要，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学新的内容。 "
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