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1. 本课程最大的特点就是面向零基础学生,强调实用,而且全面、简洁,去掉不实用的细枝末节。比如爬虫内容,在有的教材是专门讲一本书,在本课程中一周学时即可解决。本课程的教学设计来源于北京大学 文科计算机基础 课程的教学,特别能够注意到初学者常犯的错误,避免初学者踩坑浪费时间。 2. 本书配套慕课在中国大学慕课平台选课人数众多,每学期有上万人选择本科。 3. 本书配套资源丰富,有慕课,还有在线教学网站,可方便老师进行在线教学管理。
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Python和PySpark数据分析 详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。源代码下载地址见书封底二维码。
《Python和PySpark数据分析》有 14 章和 3 个附录,详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。通过通俗易懂的示例,介绍了PySpark中的实用知识点和语法,使你能够轻松掌握PySpark的核心概念,并将其应用于实际工作中。在本书中,你将学习如何使用 PySpark 进行数据预处理、模型训练和评估等常见的数据科学任务。每个章节都以具体的示例和案例展示了 PySpark 在不同情景下的应用方法和技巧。通过实际操作,你将了解如何使用 PySpark 处理大规模数据集、构建复杂的数据处理流程以及应对常见的数据质量和性能挑战。
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Python网络爬虫开发从入门到精通(第2版) 学爬虫、抓数据、提内容、存数据、懂反爬、学框架、用A1、会部署、重实战……
便于决策:获取大量数据深入分析,为业务决策提供更有力支持。 利于竞争:收集竞争信息,更好地了解市场动态和竞争对手策略。 学术研究:获取研究数据,在多个领域发挥重要作用。 开发应用:创建个性化应用,满足特定需求。 技能提升:掌握爬虫技能,帮助在求职中脱颖而出。 AI助力:借助AI,轻松学习爬虫技能 前景广泛:随着大数据和人工智能的发展,有助于适应未来技术发展趋势。
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《Python金融数据分析》将帮助读者在金融领域正确使用先进的数据分析方法,避免潜在的陷阱和常见错误;对于那些试图解决的问题,帮助读者得出正确的结论。 此外,鉴于数据科学和金融领域在不断动态变化,因此本书也包含对学术论文和其他相关资源的引用,以帮助读者拓宽对所涵盖主题的理解。
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Python数据科学应用从入门到精通 系统教授数据科学与Python实战,涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网
《Python数据科学应用从入门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力打造的精心之作,现在已成为编辑推荐。本书全面介绍了Python数据分析的基本概念和技能,包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。重要的是,本书注重实践应用,提供了大量的实例和案例,帮助读者更好地理解和掌握所学知识。无论是经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学还是电子商务等专业学生,都可以将其作为学习Python数据分析的专业教材和参考书。而对于企业和事业单位来说,本书也是数字化人才培养的教科书和工具书。同时,职场人士也可以利用本书自学,掌握Python数据分析,提升数据挖掘、分析和可视化建模能力,从而提高工作效率和改善绩效水平。
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这是一本 算法入门 书,写给 正在学或刚学过编程语言,但是数据结构、算法零基础 的初学者。 本书的读者符合这样的画像:刚学过编程语言,C/C 、Java、Python 这几种语言中的任何一个都可以;有基本的编码能力,语法比较熟悉;编过一些代码,但仍然不熟练;不懂数据结构和算法,遇到较难的问题没有思路。 这位勤奋的读者有以下目标: (1)数据结构和算法入门,建立计算思维。 (2)大量编码,提高编码能力。 (3)参加蓝桥杯大赛并获奖。 如果读者准备参加蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛(软件类),看这本书正合适,因为题目大多是蓝桥杯大赛的真题,并且按照蓝桥杯大赛的要求进行了详细的解析。 本书也适用于准备其他算法竞赛,例如全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)、国际大学生程序设计竞赛(ICPC)、中国大学生程序设计竞赛(CCPC)、中国高校计算机大赛G团体程序设计天
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本书内容丰富,涵盖了Python编程的各个方面,包括Python的基本编程规范、常用内置数据类型、程序流程控制、列表和数组、函数和模块、面向对象的程序设计、输入输出与文件和数据库应用等内容。
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Python预训练视觉和大语言模型 DeepSeek工作原理 大模型数据集构建、预训练、微调、评估和部署的一站式解决方案。Amazon SageMaker 首席工程师作序推荐。
基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT,从CLIP到Stable Diffusion,当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时,结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型,并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写,涵盖的内容十分广泛,包括构思项目,准备数据集,训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例,指导你预训练和准备数据集及模型,配置环境,并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后,你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集,消除偏差,实现高吞吐量以及构建部署管道。最后,你将完全有能力开发个人
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1.以基础入门为主线,满足职业院校学生对数据分析课程的需要; 2.突出动手实践,各个章节设计了实训环节,全书最后设计了综合实训项目——电影数据分析,带领读者全面掌握全书内容。 3.本书配套丰富的教学资源,包括PPT、教学大纲、源代码、数据集、教案、教学视频。
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Python语言及其应用(第2版) python编程入门教程自学书籍,语言程序设计编程入门零基础自学,提供配套练习和参考答案,帮助小白构建Python知识体系
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PySpark可以对大数据进行分布式处理,降低了大数据的学习门槛。本书是一本PySpark入门教材,重点讲述PySpark安装、PySpark用法、ETL数据处理、PySpark机器学习及其实战,*后给出一个综合实战案例。本书逻辑线索清晰,内容体系合理,适合有一定Python基础的大数据分析和处理人员学习使用。
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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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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。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂,专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础,则可以跳过任意部分,直接学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一,用一句话概括就是 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 笔者深知自主学习的重要性,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、学习一些新的内容。
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假设你正在Maya中为一个角色创建动画。在为此角色创建动画的过程中,你会发现自己在重复以下几个步骤。 1. 引用一个角色。 2. 导入一个动作捕捉动画。 3. 设置帧范围。 4. 引用背景场景。 5. 配置摄像机。 如果参与一个包含10到50名动画师的大型制作项目,这些简单的步骤可能会带来一些问题。如果分解此过程,可以发现许多适合引入工具的地方。 首先,动画师需要查找角色的正确路径。可以在任意给定时间更改此路径,所以让动画师任意选择此文件可能导致挑选了错误的文件。包含角色列表的简单工具可帮助快速、可靠地完成此任务。 接下来,你需要一个工具来对将运动捕捉数据正确地导入角色控件的过程进行组织和管理。在此过程中,此工具也可设置动画的帧范围并将摄像机移动到正确的位置。 引用正确的背景场景,动画师每次手动搜索正确的
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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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