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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签?列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面能，帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学个领域，为读者提供了一个的数据科学知识体系。 3.深入浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
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Python数据科学项目实战 清华大学出版社 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！
"数据科学项目有很多灵活的部分，需要练习和技巧才能让所有代码、算法、数据集、格式和可视化协调工作。本书将引导你完成5个真实项目，包括根据新闻标题跟踪疾病暴发、分析社交网络以及在广告点击数据中寻找相关模式。 《Python数据科学项目实战》并不止于表面理论和简单示例。在完成每个项目时，你将学习如何解决常见问题，例如数据丢失、混乱的数据以及与构建模型不匹配的算法。你将了解详细的设置说明和常见故障的全面解决方案。最后，通过完成这些项目，你将对自己的技能充满信心。"
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Python数据科学零基础一本通 洪锦魁 著 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python数据科学零基础一本通》是一本专为没有编程基础的读者编写的Python入门书籍，全书包含800多个程序实例及200多道实践习题，一步一步详细讲解Python语法的基础知识，同时也将应用范围拓展至图形界面设计、影像处理、图表绘制、文字识别、词云、股市资料摘取与图表制作、线性代数、基础统计以及与数据科学相关的Numpy、Scipy、Pandas。
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1.【经典】热销经典新升级，上一版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目（ GitHub 43.9k ）3.【全面】一书掌握Python四大库：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learnNumPy（大规模数值数据）+ pandas（数据处理和分析）+ Matplotlib（数据可视化）+ scikit-learn（机器学习）4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码，Jupyter Notebook一键运行
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不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化 如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据 探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据 网络创建、度量和分析 概率与统计以及机器学习的相关基本概念
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Python数据科学项目实战[美] 伦纳德·阿佩尔辛(Leonard清华大学出版社9787302618140
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本书是狗熊会政委团队力作，特别适合数据科学领域的Python小白快速上手。——王汉生（北京大学光华管理学院教授）本书依托数据科学精品案例并结合大量场景和行业应用，让Python不再枯燥，更加有用、有趣。——李广雨（狗熊会CEO）仿照本书第8章的方法，我对本书书名进行了一次分词：Python、数据科学、实践。这三个关键词各自都拥有海量的书籍资料，但用生动有趣的语言将三者结合起来，却是一件极为难的事情。在阅读本书的过程中，我惊奇地发现原来日常生活中形形色色的数据能与Python编程发生如此奇妙的“化学反应”，而本书正是通过这种方式让读者真切地感受到数据科学的魅力。——邱怡轩（美国普渡大学统计学专业博士，卡内基梅隆大学博士后）
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Python数据科学加速 Dask Ray Xorbits mpi4py 鲁蔚征 秦续业 清华大学出版社97873026
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Python数据科学入门 [美]约翰·保罗·穆勒(John Paul Mueller) (意)卢卡·马【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书的目标是介绍如何使用Python 语言及其工具，解决和数据科学所关联的复杂任务。 全书共6 个部分，分22 章，涵盖了Python 数据科学基础知识，数据的采集、整理、整形、应用，数据的可视化，数据分析和处理，数据学习，以及和数据科学相关的10 个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上，教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn 等常用的工具来解决数据科学的相关问题。 本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Python 数据分析和处理的读者学习参考。
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