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本书特色 (1)需求导向,结合Python基础知识与数据分析案例详细讲解数据分析过程。 (2)案例丰富,基础篇各章节案例涵盖相应知识点,案例篇包括5个完整项目案例。 (3)代码详尽,全书提供各章节的详细代码与数据,方便读者操作。 (4)语言简明易懂,由浅入深带你学会 Python 语言基本内容以及数据分析基本流程。 (5)数据分析案例配有详细的微视频,便于读者理解案例详情。
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起,然后逐步深入到Python数据分析的编程技术方面,并结合实战重点讲解了如何使用主流Python数据分析库进行数据分析,让读者快速掌握Python的编程基础知识,并对Python数据分析有更加深入的理解。 本书分为13章,涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特点和编程基础、NumPy数组的基础和进阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导入导出、数据可视化,以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的入门知识。 本书内容丰富全面,语言简洁、通俗易懂,实用性强,还包含实战案例,特别适合Python的初学者和自学者,以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读,也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
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Python数据分析与可视化典型项目实战 微课版 本书注重教学内容的思想性,“因势利导、顺势而为”地有效融入思政元素,知识传授、技能训练、能力培养和价值塑造有机结合。
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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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