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本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分：基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。 本书内容丰富、简单易懂，适合本科生、研究生阅读，以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。
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机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包
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本书以实际应用案例与理论知识点相结合的方式，以数据分析“三剑客”——Numpy、Pandas、Matplotlib为主线，由浅入深地、详细地讲解了Python数据分析的知识点与开发案例，内容涵盖数据分析、数据处理算法、数据可视化。同时，本书还配有微课视频、教学课件、源代码、数据集等丰富的配套资源，手把手带你实现从数据分析入门到实战的进阶。
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从数据思维到数据分析及挖掘算法本书深刻阐述了数据思维的重要性，并将数据思维上升到哲学高度。
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