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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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1.以应用为导向，在介绍了Python基础、数据分析和数据可视化、机器学习、集成学习和深度学习等基本知识。2.每章对应一个综合案例，提供了覆盖金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别5个领域的典型应用案例。3.配套了若干个实验关卡内容，线上基于头歌实践教学平台，集电子材料、视频、实验、在线编程环境、教学与实验管理于一体，实验采用游戏式闯关设计，可自动测评和收集详细的实验行为数据，支持手机、电脑
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本书特色（1）需求导向，结合Python基础知识与数据分析案例详细讲解数据分析过程。（2）案例丰富，基础篇各章节案例涵盖相应知识点，案例篇包括5个完整项目案例。（3）代码详尽，全书提供各章节的详细代码与数据，方便读者操作。（4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Python 语言基本内容以及数据分析基本流程。（5）数据分析案例配有详细的微视频，便于读者理解案例详情。
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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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数据科学实战手册 第2版 数据科学实战手册 第二2版 基于R和Python的数据科学实战教程 数据科学入门 数据处理 数据分析
面对着每年都在快速增长的数据量，我们对数据进行分析和处理的需求变得比以往更加迫切。那些懂得如何利用数据的公司比不懂的公司更具有竞争优势，这使得那些具有丰富知识储备且有能力的数据人才变得更加抢手。本书的主要内容：学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境；在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理，完成数据分析的准备工作；建立预测模型和探索分析模型；分析模型结果并创建数据报告；尝试多种基于树的方法，建立随机森林；在R中实现初步的数据科学概念；学习探索性数据分析的应用方法，基于树的方法以及随机森林方法等。
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Jupyter入门与实战 Python数据分析教程书籍 计算机网络编程 数据科学手册 冯立超著Jupyter应用配置管理
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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