Python数据科学导论：概念、技术与应用 数据科学入门书，提供了在真实数据上使用Python的有趣实例
?《Python数据科学导论》部分内容已用于西班牙巴塞罗那大学 数据科学和大数据 课程。本书具有如下特色： 1) 提供了许多基于真实世界数据的实际案例研究。 ?2) 通过使用Python解决数据科学问题的实践经验来加深理解。 ?3) 介绍了用于统计分析、机器学习、图像分析和并行编程的技术和工具。 ?4) 回顾了数据科学的一系列应用，包括推荐系统和基于文本数据的情感分析。 ?5) 在相关网站上提供了补充代码资源和数据（见本书前言）。
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Python金融大数据分析 第二2版 金融数据科学算法交易量化金融计算入门书籍 金融科技计算机
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Python数据科学入门 快速掌握数据采集与清洗 数据分析 机器学习等任务工具 轻松解决数据科学问题
Python数据处理 快速掌握数据采集与清洗 数据分析 机器学习等数据科学领域常见任务和工具 用Python轻松解决数据科学问题
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Python数据科学指南 60多个实用的开发技巧帮你探索Python及其强大的数据科学能力
Python数据分析编程入门 60多个实用的开发技巧 帮你探索Python及其强大的数据科学能力
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Python数据科学指南 Python数据分析编程入门 60多个实用的开发技巧 帮你探索Python及其强大的数据科学能力
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，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； ■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择； ■ 进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； ■ 熟悉先进的算法，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
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Python数据科学手册 数据分析计算书籍 机器学习统计方法 Matplotlib数据可视化实战教程书籍 计算机数据分析
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Python数据科学：技术详解与商业实践 常国珍 赵仁乾 官方正版
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图灵数据科学套装3册：数据科学入门 第2版+数据科学实战+Python数据科学手册 大数据时代的实战宝典，谷歌、微软、eBay等公司一线数据科学家真知灼见，揭秘数据科学相关的*算法、方法与模型
大数据时代的实战宝典，谷歌、微软、eBay等公司一线数据科学家真知灼见，揭秘数据科学相关的*算法、方法与模型！ 《数据科学入门 第2版》 1.全能数据科学家成长指南，长居美亚机器学习热销榜； 2.新版基于Python 3.6，新引入了类型注释等许多功能； 3.根据数据科学近几年的发展，新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题，让图书内容与时俱进。 - 学到一堂Python速成课。 - 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识，并能将其灵活地用于数据科学项目。 - 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。 - 深入理解机器学习概念，尤其是深度学习概念。 - 运用k*近邻法、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等算法实现数据模型。 - 探索自然语言处理、网络分析、推荐系统、数据库与SQL、MapReduce。 无论你身处哪个行业
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Python和Dask数据科学 详尽介绍使用Dask进行数据准备、数据清理、探索性数据分析和数据可视化，使用Dask进行机器学习。
《Python和Dask数据科学》详尽介绍使用Dask进行数据准备、数据清理、探索性数据分析和数据可视化，*后介绍使用Dask进行机器学习。通过提供真实的数据、丰富的案例，帮助读者尽快了解和掌握Dask的用法。每个知识点都提供了相应的代码段，帮助读者通过实践强化对知识的理解。每章的开头和结尾对该章的主要内容进行概括和总结。 《Python和Dask数据科学》还提供了示例代码和数据集的下载地址。可以在论坛里对《Python和Dask数据科学》发表评论，提出技术问题，从作者和其他用户那里得到帮助和提高。《Python和Dask数据科学》是迄今为止*详尽介绍使用Dask进行数据科学工作的书籍。
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营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术 基于美国西北大学数据科学系列课程，系统展现在营销领域如何应用大数据手段解决典型问题
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采用机器学习方法和Python，可以使丰富的认知得以自动呈现。《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》使用基于案例解析的实践方法来解决实际应用中运用机器学习的难题。这些更智能的机器将使你的业务流程以*短的时间和*少的资源获得更高的效率。《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》将指导你逐步完善业务流程，并确定框架策略的关键点。你将了解可用于产品和服务的机器学习技术。此外，还将了解每个机器学习概念的优缺点，以帮助确定哪一种*适合需求。通过逐步采用Python编程的方法，你将能够理解机器学习过程中模型选择和决策背后的基本原理。《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》提供实用的示例和代码，以确保你理解解决实际问题的数据科学方法。
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数亦有道 Python数据科学指南 Python数据分析 数据科学教程 数据可视化实战 机器学习Py
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Python 数据分析与科学计算 王小银 等 适用于计算机、人工智能等相关课程
本书从Python基础编程语法入手，系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析、可视化展示等内容。
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Python是一款非常强大、易学易用的数据处理和数据分析工具，而大量第三方软件库的支持，更是使其成为人工智能时代非常重要的编程工具。pandas就是一款非常重要的基于NumPy的Python数据分析软件库，它提供了大量能快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效操作大型数据集的工具，通过pandas和Python，可以顺利完成数据科学、机器学习或日常工作中的几乎所有数据分析任务。本书就利用pandas，结合简单易懂的示例代码，对机器学习和数据科学领域数据预处理的知识和各种预处理方法进行了透彻、全面的讲解。学完本书，你会发现Python之所以在数据处理和分析领域如此强大，pandas是其重要的影响因素之一。 1.用浅显易懂的语言，全面介绍pandas的使用方法和应用技巧。 2.用简洁清晰的代码，结合日常工作中需要处理数据的实际场景，学习pandas的实际用法，掌握解决实
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Python科学与工程数据分析实战 以Python为平台，以科学和工程实际应用为背景，通过“概述+算法+经典应用”的形式，介绍Python数据分析的相关知识和应用，提供源代码和教学课件
以Python 3.10.7为平台，以科学和工程实际应用为背景，通过 概述 算法 经典应用 的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识和应用，提供源代码和教学课件。 具有以下特色： 1.理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 2.提炼数百个典型实例，源于作者实际工作； 3.提供程序源代码，可快速进阶到实用阶段； 4.由浅入深，理论结合实际，案例丰富实用； 5.取材科学、结构严谨，介绍智能算法创新成果
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二手正版Python机器学习:原理与实践数据科学与大数据技术丛书薛薇中国人民大学出版社9787300287317【钰城专
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Python数据科学加速：Dask、Ray、Xorbits、mpi4py 计算机编程语言与程序设计
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115556097 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 316页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书采用数据科学领域中流行的编程语言之一——Python来进行数据的基本处理与可视化、数据获取、数据分析、数据挖掘、文本挖掘和深度学习，旨在帮助读者掌握从事数据科学工作的推荐技能。全书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础和深度学习应用。本书可作为普通高等院校数据科学与大数据技术、大数据应用与管理等专业相关课程的教材，也可作为数据分析从业人员
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数据科学导论：Python语言实现（原书第2版） 数据科学 官方正版
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本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。*后，通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。本书行文过程以数据科学项目为主体，辅以整洁的代码和简化的示例，能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。通过阅读本书，你将学到：使用Windows、Mac和Linux系统上的Python科学环境设置数据科学工具箱为数据科学项目准备数据为了解决数据科学问题，进行数据操作、修复和探索建立实验流程来检验数据科学假设为数据科学任务选择*有效和可扩展的学习算法优化机器学习模型，以获得*佳性能进行图的探索和聚集分析，充分利用数据中的联系和
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1.作者权威，编写经验丰富，且读者反映良好。 1.内容以实践为主，强化技能训练。 本书通过Python编程实践、书中代码演示和习题等，帮助读者快速掌握数据科学相关技能。 2.实例贴近实际，实用性强。本书案例皆与生活例子相关，更实用。 3.配套资源丰富。本书提供PPT、教学大纲、参考答案等资源，方便读者使用。
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