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Python数据科学入门 掌握用Python编程进行数据分析的核心技能
Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学 浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置 安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化 探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索 学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理 研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息 使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容： Python数据分析编程基础 有关Python开发环境的一切
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1.Python数据科学指南，结合数据科学的具体应用场景，由浅入深的引导读者学习。 2.以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。 3.以生动的案例引出问题解决方法，提供完整代码和步骤流程，可参考，可上手。 4.深入浅出，对新手友好，本书尽量不使用数学公式和晦涩的术语。 5.提供同步讲解视频，帮助读者加深对书中难点、重点的理解。
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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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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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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。
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