Python数据分析与挖掘实战 第3版 张春福 白婧 张良均 范林元 吴建平 机械工业出版社9787111764793
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（1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。（2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的最新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点。（3）本书提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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PYTHON数据分析与挖掘实战 第3版 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、全国专业学位水平评估专家，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。（2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担重量项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。（3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。（4）畅销书全新升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。（5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
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Python数据分析与挖掘实战（第2版）张良均、谭立云、刘名军、江建明 著机械工业出版社9787111640028 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 张良均 等 著 自由组合套装专业科技 正版图书籍 机械工业出版社
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配套视频教程——手把手教你学Python 提炼避坑心法——简明、高效懂Python 实战案例分析——轻松、快速玩Python 讲解 实践 案例 视频 源代码 源数据 针对Python新手量身定做，入门的真爱之选 作者简介：余本国，博士，硕士研究生导师。于中北大学理学系任教，主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。
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《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。 《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：第1部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，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广大读者。
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基于Python的大数据分析基础及实战余本国水利水电出版社9787517064992 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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书 Python数据分析与挖掘实战(第2版)+利用Python进行数据分析(原书第3版)(书共2册) Wes McKin
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PYTHON大数据分析与挖掘实战（微课版 第2版）黄恒秋 莫洁安 邮电出版社9787115665744 正版图书 可开发票
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Python大数据分析与挖掘实战（微课版）黄恒秋、莫洁安、谢东津、张良均、苏颖 著人民邮电出版社9787115542 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
从Python基础入门开始，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习，再到利用Python进行金融、地理信息、交通、文本、图像等具体领域数据挖掘与分析，并终利用Python进行项目GUI可视化应用开发。本书深入浅出地介绍了如何学习Python数据分析技能及应用于具体领域，实践性强。 本书分三篇：基础篇、案例篇和提高篇；基础篇（第1~6章）主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍了利用Python进行金融、地理信息、交通、文本和图像具体领域的数据挖掘分析应用案例；提高篇（第12章）主要介绍GUI可视化应用项目开发；附录提供6个实训课题，在电子资源中会给出详细的实训指导、数据和程序代码。 本书提供了丰富的数据、案例及程序代码，同时理
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