适读人群 ：·没有任何Python基础的初学者。 ·已掌握Python的入门知识，希望进一步学习核心技术的人员。 ·具备的Python开发能力，缺乏Python实战经验的人员。 ·大专院校及培训学校的老师和学生。 .零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过Python、是否使用Python开发过项目，都能从本书中获益。 .实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，最后还以讲解实际开发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 .便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要点”，以便读者明确学习方向。一些章最后的“实战演练”则根据所在章的知识点精心设计而成，读者可以进行自我检测、巩固所学知识。 .细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中设
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适读人群 ：本书适合没有Python基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。 .围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 .对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 .知识点全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 .突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 .提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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内容丰富：涵盖Python与Excel/Word/PPT/PDF的配合应用 通俗易懂：循序渐进讲解知识点，非常适合零基础读者学习 讲解细致：逐行解析代码，让读者切实掌握编程思路和方法 实用宝藏：内容编排和案例设计从实际问题和需求出发 配套资源：免费赠送随书PPT 源代码 重点内容的讲解视频
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1 哥伦比亚商学院课程精华，是专门为 MBA 学生和其他需要速成课程的商业人士编写的 Python 编程入门书 2 哥伦比亚商学院名誉院长兼罗素 L. 卡森金融与经济学教授格伦 哈伯德、Pilot Wave Holdings Management 创始人兼首席执行官Afsheen Afshar、哥伦比亚商学院院长兼 David and Lyn Silfen 商学教授Costis Maglaras联合推荐
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《案例学Python（基础篇）》通过典型案例详细介绍了Python的面向对象、文件操作、标准库函数、异常处理，多线程开发等基础内容，以及网络开发、Tkinter图形化界面开发、数据库开发、Flask Web开发、Django Web开发，数据可视化等应用。此外，还重点讲解了2个项目开发案例，帮助读者初步掌握Python开发基础。 《案例学Python（进阶篇）》通过典型的项目案例详细讲解了Python在实践中的具体用法，案例涵盖了Python语言应用的大部分领域，主要包括游戏开发、Web网站开发、数据可视化开发、网络爬虫开发、GUI桌面开发、多媒体开发、办公自动化开发、图像视觉开发、机器学习开发、深度学习开发等。
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数据分析领域看似令人生畏，但你可以借助Excel这一“神奇的跳板”，轻松跃入数据分析领域。通过这本实践指南，Excel用户将轻松学会数据分析师常用的语言，在面对复杂的数据分析任务时做到胸有成竹。读完本书后，你将能够使用Python和R进行探索性数据分析和假设检验。 本书首先利用Excel帮助你理解概率分布、相关性、线性回归等统计学知识，然后分别展示如何将这些知识迁移到Python和R中。通过使用本书介绍的工具和框架，你将能够很好地掌握继续学习高级数据分析技术的窍门。 本书的阅读路线如下。 * Excel数据分析基础：使用Excel检验变量之间的关系，并将统计学和数据分析中的重要概念可视化。 * 从Excel到R：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到R中。 * 从Excel到Python：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到Python中，并对照R进行完整的数据分析。
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本书重点介绍模拟电路仿真器的内部工作原理，并阐述了在开发过程中出现的各种难题的解决方案，并以Python作为代码环境展示算法原理。本书包含丰富的示例、练习和图表来进行详细说明，通过实际运行代码演示电路仿真算法，让读者直观地了解各种方法的优缺点。本书提供了所有常见的现代电路仿真器的细节，并提供了用于仿真的Python代码下载（www.cmpreading.com）。对于感兴趣的读者，附录还介绍了仿真实现所涉及的基本数学定理。本书可供集成电路相关从业者阅读，也可供集成电路相关专业的研究生及高年级本科生阅读。
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机器学习与深度学习（基于Python实现）智博人工智能技术图书 python机器学习实战 python深度学习 用Python编程解释机器学习和深度学习的算法原理，学习机器学习和深度学习的本质。
读者对象：有一定Python基础，想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法，可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质，更好地理解其中的原理。 用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架，对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。
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作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。 写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。 零基础快入门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。 实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
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机器学习入门：基于数学原理的Python实战 机器学习启蒙*书
1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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