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这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。
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本书对上一版内容进行了全面扩展和更新，将帮助你使用常见的Python库成功地进行数据科学操作。本书提供了对Python核心软件包的前沿见解，包括新版的Jupyter Notebook、Numpy、pandas和Scikit-learn等。 本书提供大量详细的示例和大型混合数据集，可以帮助你掌握数据收集、数据改写和分析、可视化和活动报告等基本统计技术。此外，书中还介绍了机器学习算法、分布式计算、预测模型调参和自然语言处理等高级数据科学主题，还介绍了深度学习和梯度提升方案（如XGBoost、LightGBM和CatBoost）等内容。 通过本书的学习，你将全面了解主要的机器学习算法、图分析技术以及所有可视化工具和部署工具，使你可以更轻松地向数据科学专家和商业用户展示数据处理结果。 通过阅读本书，你将学到： 在Windows、Mac和Linux系统上安装数据科学工具箱 使用Scikit-learn库提供的核心机器学习
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