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Python数据科学导论[美]戴维·谢伦（Davy Cielen）、亚诺 D.B.梅斯曼（Arno D.B.Meysma 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书涵盖的主题非常广泛，介绍了数据科学方方面面的知识，每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面，为读者以后的深入学习打下基础。具体内容包括：第1、2章系统介绍大数据科学的背景知识及框架结构；第3~5章介绍机器学习相关知识；第6~9章介绍几个比较有趣的数据科学主题。本书是学习数据科学知识的入门教材，在深入学习本书的实例前，需要掌握SQL、Python及HTML5的入门知识，了解统计学和机器学习相关知识。
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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
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"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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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的功能，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习等多个领域，为读者提供了一个全面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第三方库，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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本书用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。通过示例介绍机器学习技术，让读者可以根据以往的数据对未来进行预测。在本书的后两部分，为读者介绍如何对文本进行分析及制作生动的报告，并讨论了数据科学的未来发展趋势。
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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直接应用到实际问题
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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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