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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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（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、教育.部全国专业学位水平评估专家，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。（2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担国家级项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项
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1、主要针对高等职业院校学生的特点，采取项目式写法，满足高职高专院校的教学需要。2、案例选取具有典型性、先进性以及有效性，满足当前“学用结合”的教学要求，为学生的职业发展打好基础。3、配套资源丰富，包括电子活页、教学大纲、PPT、教学教案。4、作者为名校名师，具有丰富的教学经验和实践经验。
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本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的入门知识。 本书以结合股票
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1、主要针对高等职业院校学生的特点，采取项目式写法，满足高职高专院校的教学需要。2、案例选取具有典型性、先进性以及有效性，满足当前“学用结合”的教学要求，为学生的职业发展打好基础。3、配套资源丰富，包括电子活页、教学大纲、PPT、教学教案。4、作者为名校名师，具有丰富的教学经验和实践经验。
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