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从新闻、讲话,到社交媒体上非正式的聊天,自然语言是*丰富、且尚未充分利用的数据源之一。不但数据源源不断,在使用环境中还在不断调整、变化;还包含了很多传统数据源未能传达的信息。打开自然语言宝藏的钥匙,就是基于文本分析的创造性应用。这本实战指南介绍了从数据科学家角度如何建立语言感知产品并有效应用机器学习。您将学到如何用Python实现健壮、可重复和可扩展的文本分析,包括上下文特征和语言特征工程、向量化、分类、主题建模、实体解析、图分析和可视化操作。在本书的*后,您将获得解决众多复杂现实问题的实用方法。
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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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你好,Python 突破传统教学结构 全新Python编程进阶
Python 语言的应用领域,不仅包含应用程序、网站系统、科学计算等传统领域,还在人工智能和机器编程领域大放异彩,甚至拓展到日常办公和数据统计分析等非专业领域。作为编程行业的程序员,必须学习Python 才能跟上时代发展的潮流,增强自己的专业水平;作为其他专业的职员或学生,学习Python 也能为自己的工作或学业添加强大的技能,为数据和文档处理等提供强大的工具。本书适合对程序设计感兴趣,要想使用Python 语言进行编程的读者。特别是程序开发的初学者以及刚开始学习编程的学生,可以通过本书循序渐进地学习和掌握Python 的开发。本书同样适合精通其他编程语言但想要转到Python 开发平台的程序员,借助本书可以快速掌握Python 开发工具。即使不从事编程工作,但想要通过Python 这一工具来提高工作效率的读者,也能很快地接受本书的知识讲解方式,
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如果想要学习如何编程,从Python语言入手是一个很好的开端。本书从基本的编程概念开始,一步步引导读者了解Python语言,再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级,支持Python 3。每章后的练习可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者,以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始Python编程。?从基础开始,包括语言的语法和语义。?掌握每一个编程概念的清晰定义。?循序渐进地学习值、变量、语句、函数和数据结构。?了解如何操作文件和数据库。?理解对象、方法和面向对象编程。?使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。?通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。本书的示例代码均在GitHub仓库中维护,
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Python是一门动态编程语言,它简单而又强大,适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易,但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉zui佳实践、有用的工具以及标准,这都是Python专业人士每天使用的。首先,你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来,你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素,以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发,这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具,你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后,你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书,你将能够:了解在Python社区中广泛采用的约定和zui佳实践;高效打包Pytho
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Python数据分析快速上手 从零开始,小白轻松入手,一步一步教你学数据分析,让数据分析变得简单易懂
Python作为一种强大且易于学习的编程语言,已经成为数据分析的首选工具。《Python数据分析快速上手》是一本为初学者、职场人士以及对数据分析感兴趣的读者量身打造的快速上手指南。 《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言,将复杂的数据分析概念简化,使您能够轻松掌握Python在数据分析中的应用。书中详细介绍了Python基础知识,以及如何使用NumPy、Pandas、SciPy强大的库进行数据处理和分析,使用Matplotlib进行数据可视化,以及使用Scikit-learn和机器学习算法进行数据分析等内容。 《Python数据分析快速上手》每一章针对知识点都提供了大量示例,便于读者边学边练,每个实例都配有详细的代码注释,帮助您理解每一行代码的作用,从而加深对数据分析技术的理解和掌握。为了进一步加强学习体验,《Python数据分析快速上手》还提供了示例的教学视频、PPT课
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1、适合无任何编程基础的读者使用。 2、作者具有丰富的一线教学经验,深知学生需求和认知规律。 3、配有完备的案例代码,读者无须深厚的英文功底,即可掌握编程技巧和思路。 4、结构合理,由浅入深,从Python软件的设置讲起,逐步深入语法结构、函数模块、案例分析,通过大实验将知识点和编程技术串联起来,让读者系统化地掌握Python程序设计思路和技术。
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金融科技时代已经到来,善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人,将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人,还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”,本书都值得一看。 1.内容前沿,将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合,金融科技新时代。 2.源于实践,整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富,44个金融实战案例,彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率,清晰的编程步骤和详尽的代码注释,帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广,案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控,深度剖析各类金融产品的风险,讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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