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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。
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正版书籍 Python 数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著,陶俊杰,陈小莉 译 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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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Python--数据科学的手段(第2版)/数据分析与应用丛书
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Python——数据科学的手段（第2版）（数据分析与应吴喜之9787300286754 中国人民大学出版社软件工具程序设 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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Python与R语言数据科学实践 充分发挥Python与R的优势，从一种编程语言切换到另一种入门语言的快速入门指南，数据科学从入门到实践的教程。
1.结合具体案例，分析Python和R的特点及适用场景； 2.利用真实案例演示如何集成Python和R； 3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
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数据采集与处理-基于Python 数据科学与大数据技术系列教材 中国人民大学出版社 新华正版书籍
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数据挖掘原理、方法及python应用实践教程,蒋国银,科学出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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【官方】数据科学入门 2二版 python数据分析编程从入门大话数据结构与算法分析数据挖掘大数据机器学习数据结构计算机书 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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实用数据科学和Python机器学习 Frank、Kane 著 东南大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
从事Amazon和IMDB的机器学习算法相关工作的Frank Kane将指导你迈向数据科学世界的第一步。 《实用数据科学和Python机器学习（影印版）》为你提供了理解和探究该领域核心主题所需的工具，以及构建和分析你自己的机器学习模型的信心和实践。借助有趣易懂的实例，Frank Kane以任何人都能理解的方式解释了贝叶斯方法和K-means聚类等潜在的复杂主题。基于Frank大获成功的数据科学课程，《实用数据科学和Python机器学习（影印版）》将使你能够使用Python分析数据并高效地执行机器学习。Frank会使用Python所提供的各种数据挖掘和数据分析技术帮助你挖掘数据的价值，开发有效的预测模型来预测未来的结果。你还将学习到如何使用Apache Spark对大数据开展大规模的机器学习。书中涵盖了准备待分析的数据、训练机器学习模型以及可视化最终数据分析。
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数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上行机器学习
《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。
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
本书从讲解如何在数据科学中应用Python始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。 阅读本书，你将学会： ■ 揭示数据科学算法的完整范畴； ■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库； ■ 了解阶回归方法的建模和变量选择； ■ 一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施； ■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题； ■ 熟悉先的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。本书特色： ■ 内容明确且易于跟学； ■ 甄选重要的任务与问题； ■ 精心组织编排内容，有效解决问题； ■ 清晰易懂的讲解方式； ■ 书中呈现的解决方案能够直应用到
