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1.Python的发展 当今世界信息技术发展迅猛，已进入大数据和人工智能时代，Python作为代表性的编程语言，由于其开源性，聚集了世界上众多程序员的才智而大放异彩，被无数程序员热烈追捧，已经成为主流的编程语言。 2.Python的应用 Python在前端开发、后端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等方面应用非常广泛。随着大数据时代和人工智能时代的到来，Python已成为数据分析、人工智能、机器学习、自然语言处理方面的开发语言。近年来很多互联网公司对前端开发、后端开发、测试、运维、数据分析等岗位的招聘条件中都要求应聘者具备Python相关的技能，甚至更多的企业直接招聘Python后端开发工程师。随着时代发展越来越快和市场需求越来越大，Python的应用也会越来越广泛。 3.Python的特点 本书的解决方案 Python语言的特点是易学难精，一些编
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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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本书从初学者的角度出发，提供了Python从入门到数据分析可视化再到Web开发所需要的知识和技能,适用对象为基础入门者和技能爬升者。 本书按照技能的熟练程度分为篇。篇初窥门径（第1~3章）主要包含的Python基础语法知识。第二篇略有小成（第4~6章），读者从这里开始开始学习Python数据处理，并体验如何调用Python第三方库实现Web数据交互可视化分析。第三篇登堂入室（第6和7章），读者自此开始接触Django，并学习如何使用Django开发一个静态网站。第四篇融会贯通（第8章），借由此章读者可以将前面学习的内容融会贯通，并能根据自己的理解实现一些简单的功能，并据此完成投票网站的开发。第五篇炉火纯青（第9章），本章是对前面几章内容的升华，需要读者充分掌握前两个案例才能理解本章的内容。学会了本章，读者将完成一个精美的、功能完善的数据分析可视
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"一本书讲透大数据分析知识点，全书通过8个多角度案例，深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前最流行的Python语言，为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。《Python大数据分析与应用实战》全部通过在实际场景中对大数据的应用，以及使用合适的算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现相应的目的，完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树，以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。"
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