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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121439148 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 252页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 Python 具有易学、可扩充、易移植、功能强大等特点,近年来已成为市场很受欢迎的程序设计语言之一。本书共9章,包括Python基础知识、数据类型、程序结构、正则表达式及应用、函数、文件操作、 异常与异常处理、面向对象编程、科学计算与可视化等,深入浅入、 循序渐进地引入概念和语法,通过实例帮助初学者理解相关概念,掌握编程的基本思想,具备初步的开发能力。
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这本书在美国高中和大学的相关课程中都获得了巨大成功; 本书文字优美、引人胜; 教授基本的Python编程技能,并提高读者的计算思维能力和数学水平。 我曾经这样告诉校长:"通常,我们很难去夸奖教材,但这本书的确是一本出色的教材"。 --Michel Paul,美国比佛利山庄高中 我一般不会写评论,但是这本书值得!实际上,阅读这本书,你可以学习数学和Python编程的方方面面,这在学习更高水平的Python编程时将非常有用。我是一名新手程序员,迫切需要这样一本书! --Willis Cook,读者 这是一本精彩的图书,阐释了包括数论在内的丰富的数学知识。高中生就能够理解这些内容,并完成书中的编程示例和问题。 --Earl J. Strassberger,美国芝加哥公立学校 本书是高中离散数学和计算机科学门课程的完美教材。如果教师想在不依靠Java编程的情况下讲授计算机科学门课程,就需

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数据分析与应用入门(Python版) 本书以一个真实案例贯穿全书,理论结合实际,将在现实真实的数据集,结合大量数据分析案例,贯穿全书,领域广泛,适应于需要做数据分析的零基础人员使用。
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大数据分析导论实验指导与习题集 大数据+Python+Windows 10+MS Office2016,配套实验与习题具有较高的可读性、可操作性和实用性
本书图文并茂,结构合理,计算机基础知识点与前沿技术相结合,是《大数据分析导论》(第1版)(金大卫,清华大学出版社)配套的实验指导书,实验指导书中包括根据本教材知识点给出的习题和操作题及答案。通过本书的学习,使学生熟练掌握Windows 10操作系统的使用,学习Internet基本应用,能熟练掌握Office办公软件Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016的操作,并能基于AI studio平台,熟练掌握利用Python程序设计语言和Office 2016软件完成简单的数据获取、数据处理、数据分析和数据展示等大数据分析技术应用方法,为学习信息科学相关后续课程和利用信息科学的有关知识和工具解决本专业及相关领域的问题打下良好的基础。
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Python和机器学习是当今信息领域的热门领域,众多高校开设Python学习。本书以Python为基础,使用sklearn平台,封装了众多机器学习算法,回避了烦琐的数学理论知识 ,对于初学者而言,易于上手实践,能尽快对机器学习有初步认识,提早入门。本书具有如下特点:1、代码详解:区别于市场上众多机器学习教材 重理论轻代码 ,往往只是给出伪代码,而本书的代码都是采用Python实现,使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性,从而便于学生更快地掌握机器学习的思想,加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。
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(1)作者在IT行业有超过20年的研发经验,在金融和数据科学领域有超过12年的实践经验,是金融界知名的数据科学家,在R/Python/SAS等技术领域有深厚的积累。 (2)本书从3个维度展,技术维度:全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术;业务维度,围绕具体的业务生命周期展技术知识的讲解;实践维度,列举的全部是商业案例,通过案例为数据科学从业者提供工作模板。

为了使数据有用且有意义,必须对其行整理和提炼。本书将向你揭示这些过程背后的核心思想,并让你掌握该领域中流行的工具和技术的相关知识。 本书以Python为基础,重关注数据结构,然后深到数据整理的基本工具,如Numpy和pandas库。你将深了解为什么应该远离基于其他语言实现的传统数据清理方式,而利用Python中特定的预建例程。 Python提示和技巧的组合将演示如何使用相同的Python后端从各种数据源(包括互联网、大型数据库和Excel财务表)提取和转换数据。为了帮你应对更具挑战性的场景,本书将向你介绍如何处理缺失数据或错误数据,并根据下游分析工具要求重新格式化数据。本书将通过现实世界的例子和数据集一步帮助你掌握相关概念。 通过本书的学习,你将有信心对各种不同的数据源行高效的提取、清理、转换并格式化数据。 通过阅读本书,你将学到

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