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朝乐门老师的《Python编程：从数据分析到数据科学（原稿）》作为全国高校大数据教育联盟主办的“Python编程及数据分析骨干教师高级研修班”的指定教材，得到与会代表的一致好评。该教材较好地反映了本学科的基本理论、基本知识、基本技能，并注重知识体系的系统性、科学性和先进性，对于大数据类专业中开设Python编程课程具有重要的示范意义和指导作用。―― 全国高校大数据教育联盟
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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，数据都能成为你的好帮手。善于从凌乱的数据中提取有用的信息，你就能在面对业务难题时游刃有余，用数据说话，为决策找到有力的支撑。
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1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的入门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深入的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
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1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的技能，机器学习在大数据分析中居于核心的地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1～6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7～10章），讲述经典而常用的高级机器学习算
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Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代，催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集进行存档和共享的细节、实践以及陷阱，体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习，你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容：设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加
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