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《谁说菜鸟不会数据分析》系列自面世以来赢得众多有分量的行业奖项，影响几十万读者 Python篇系 小蚊子数据分析 团队精心打磨的又一力作 沈浩教授、《数据化管理》作者黄成明、《统计之美》作者李舰博士、张文彤博士、 路人甲TM 等专家力荐
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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数据科学入门 第2版 利用python进行数据分析，Google数据科学家作品，全能数据科学家成长指南，长居美亚机器学习热销榜，新版基于Python3.6，深度学习、统计学和自然语言处理等主题。
1.全能数据科学家成长指南，长居美亚机器学习热销榜； 2.新版基于Python 3.6，新引入了类型注释等许多功能； 3.根据数据科学近几年的发展，新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题，让图书内容与时俱进。 - 学到一堂Python速成课。 - 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识，并能将其灵活地用于数据科学项目。 - 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。 - 深入理解机器学习概念，尤其是深度学习概念。 - 运用k*近邻法、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等算法实现数据模型。 - 探索自然语言处理、网络分析、推荐系统、数据库与SQL、MapReduce。 无论你身处哪个行业，数据都能成为你的好帮手。善于从凌乱的数据中提取有用的信息，你就能在面对业务难题时游刃有余，用数据说话，为决策找到有力的支撑。
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数据科学中的实用统计学（第2版） 数据科学教程，同时提供Python和R代码，细致讲解数据科学中的核心统计学概念，含丰富代码示例，数据科学从业人员、数据分析面试参考书籍。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的入门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深入的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
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用Python动手学统计学 文科生也能学会的统计学入门书，夯实数据分析基本功！
1.日本统计学博主倾力打造 2.文科生也能学会的统计学入门书 3.支持Jupyter Notebook交互式编程，结合书中配套代码达成愉快编码体验 4.文字+公式+代码，多角度解析，让统计学不再难 5.基础知识与应用齐头并进，理论与实践两不误！
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Python医学数据分析入门 Python医学统计入门书，基于Python 3.8.5，强调实战和应用，以帮助读者解决数据分析中的实际问题，配有习题、案例解析和程序示例，提供源码下载
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 进行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
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大数据分析与应用实战 统计机器学习之数据导向编程 "凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码"
"本书特色：（1）文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 （2）凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 （3）左手用R，右手用Python，厚植追随很好数据科学家的实力。 （4）配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 （5）深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 "
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