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1.Python的发展 当今世界信息技术发展迅猛，已进入大数据和人工智能时代，Python作为代表性的编程语言，由于其开源性，聚集了世界上众多程序员的才智而大放异彩，被无数程序员热烈追捧，已经成为主流的编程语言。 2.Python的应用 Python在前端开发、后端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等方面应用非常广泛。随着大数据时代和人工智能时代的到来，Python已成为数据分析、人工智能、机器学习、自然语言处理方面的开发语言。近年来很多互联网公司对前端开发、后端开发、测试、运维、数据分析等岗位的招聘条件中都要求应聘者具备Python相关的技能，甚至更多的企业直接招聘Python后端开发工程师。随着时代发展越来越快和市场需求越来越大，Python的应用也会越来越广泛。 3.Python的特点 本书的解决方案 Python语言的特点是易学难精，一些编
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数据科学实战手册 第2版 数据科学实战手册 第二2版 基于R和Python的数据科学实战教程 数据科学入门 数据处理 数据分析
面对着每年都在快速增长的数据量，我们对数据进行分析和处理的需求变得比以往更加迫切。那些懂得如何利用数据的公司比不懂的公司更具有竞争优势，这使得那些具有丰富知识储备且有能力的数据人才变得更加抢手。本书的主要内容：学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境；在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理，完成数据分析的准备工作；建立预测模型和探索分析模型；分析模型结果并创建数据报告；尝试多种基于树的方法，建立随机森林；在R中实现初步的数据科学概念；学习探索性数据分析的应用方法，基于树的方法以及随机森林方法等。
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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