
高效能人士的智能办公手册:Python办公好轻松:简单代码搞定自动化办公
适读人群 :主要读者对象为大学生、中学生、办公群体以及对编程感兴趣的人群。 1.本书内容新颖,结构合理 本书分为基础篇和实践篇,不同层次的人群可选择性学习。基础篇通俗易懂,适合零基础编程人群学习;实践篇基本涵盖了自动化文档处理、文件处理和数据分析方面的案例,适合有自动化办公需求的读者阅读,也适合想提升编程能力的读者阅读。 2.技巧实用、案例丰富 本书提供了丰富的自动化办公案例,还通过扫描看视频的方式帮助读者掌握实践细节,提高办公效率。 3.资源丰富,轻松上手 本书提供强大的配套资源,不仅包括全书所有程序案例的代码和源数据,还包括与书配套的PPT讲稿和编程练习的参考答案。
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本书真正为软件测试人员考虑,在有限的篇幅内既讲解了必需的Python语言知识,也设计了很多演示案例、项目等,内容翔实,代码可以拿来即用。 本书作者具有丰富的实战经验,均具有多年测试开发经验,长期从事自动化测试框架、分布式测试平台设计与开发工作。 颠覆传统,循序渐进落地自动化测试项目,在项目中学会Selenium自动化与Python语言。 此外还介绍了平台建设相关一些实用技术,如平台搭建维护、项目部署以及运用Docker容器技术进行测试等。
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编程真好玩(6岁开始学Scratch3.0全新升级版)+DK编程真好玩:9岁开始学Python 共2
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适读人群 :本书既适合各大研究机构和高校等单位的工作者阅读,也适合各行业工作人员以及在读的研究生和准备考研的大学生阅读,还适合需要进一步掌握科研论文插图的设计思路和绘制技巧的群体学习,以及对可视化有兴趣的读者。 1.数据分析师和独立数据可视化设计师传授丰富的实践经验和杰出的绘图技能,实用的科研论文配图绘制指南。 2.系统地介绍基于Python的科研论文配图的绘制技巧,提高读者的绘图效率。 3.100多种图形的详细绘制方法,200多个绘图用的源代码文件即学即用,轻松做出精美的科研和论文配图,让论文锦上添花。 4.全彩印刷,图表案例精彩呈现,带来良好的阅读体验,方便理解和学习。 5.浙江大学计算机学院副院长陈为教授,图表大咖张杰、张敏和阿里云技术专家石璞东联名推荐。
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入职数据分析师系列:对比Excel 轻松学习Python统计分析
适读人群 :主要面向数据分析师群体以及想要从事数据分析师的大学生。 “入职数据分析师系列”丛书 4年,深受读者好评 总超过20万册 《对比Excel,轻松学习Python数据分析》 连续三年稳居各大网店榜前列 出版有繁体版、韩语版 荣获中国工信出版集团2020年出版物二等奖 荣获电子工业出版社2020年书奖 荣获博文视点公司2019年震撼力图书奖
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青少年人工智能与编程系列丛书:跟我学Python一级 (彩插版)
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深度强化学习原理与实践 Python强化学习实战 数学基础 算法框架 网络模型 构建完整的强化学习知识体系 机器学习方法
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对照EXCEL,零基础学PYTHON数据分析 杨开振 人民邮电出版社 9787115607881
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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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用【正版图书,达额减,电子发票】 正版
自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,进行舆情分析。后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常工
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《Python数据科学应用从门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力造的精心之作,现在已成为编辑推荐。本书全面介绍了Python数据分析的基本概念和技能,包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。重要的是,本书注重实践应用,提供了大量的实例和案例,帮助读者更好地理解和掌握所学知识。无论是经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学还是电子商务等专业学生,都可以将其作为学习Python数据分析的专业教材和参考书。而对于企业和事业单位来说,本书也是数字化人才培养的教科书和工具书。同时,职场人士也可以利用本书自学,掌握Python数据分析,提升数据挖掘、分析和可视化建模能力,从而提高工作效率和改善绩效水平。

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