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1.内容上,处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识点覆盖了等级考试需要的核心内容,又删减了部分使用频率低的内容。 2.本书结构:本章内容概述 典型例题分析 问题与思考 习题与解答 等考试题 3.教材案例资源丰富。全书设计240个示例,覆盖Python的重要知识点。精心设计和编写课后习题,教材编写与教学资源建设同步,本书提供教学课件、微课视频、程序源码。
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《Python与数据科学》分为基础编、分析编、挖掘编和提高编四部分。 基础编包括数据科学简介(第1章)和Python基础知识(第2章)两章。涉及数据科学的概念、数据科学的学习方法、数据科学家的概念、数据科学家的应备技能、Python与数据科学的关系、数据科学领域中常用的Python包。 分析编包括Python数据获取和数据预处理(第3章)和利用Python进行数据分析(第4章)两章。内容包括Python数据获取的各种方式:从文件中、从数据库中、从Web网页中获取数据,对获取的数据可采用Python Pandas进行数据清洗、数据集成与数据转换等数据预处理工作。 挖掘编包括利用Python进行数据挖掘(第5章)和利用Python进行文本挖掘(第6章)两章。在数据挖掘部分首先简单介绍了Python的Scikit-Learn数据挖掘库的安装与使用,然后结合实例详细介绍数据挖掘中常用的算法;在文本挖掘部分
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