Python数据科学项目实战 一本系统的实用Python案例书，通过5个案例介绍使用Python进行数据科学工作所需的知识。随书附赠源代码，获取地址见书封底二维码。
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。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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Python数据科学项目实战 (美)伦纳德·阿佩尔辛 著 殷海英,史跃东 译 程序设计（新）专业科技 正版图书籍
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Python数据科学项目实战 (美)伦纳德·阿佩尔辛 清华大学出版社 【新华全新正版图书】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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Python数据科学项目实战 【甄选】Python数据科学项目实战
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Python数据科学手册（第2版） 热销经典新升级，一书掌握主流数据分析与机器学习工具：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
1.【经典】热销经典新升级，上一版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目（ GitHub 43.9k ） 3.【全面】一书掌握Python四大库：NumPy pandas Matplotlib scikit-learn NumPy（大规模数值数据） pandas（数据处理和分析） Matplotlib（数据可视化） scikit-learn（机器学习） 4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码，Jupyter Notebook一键运行
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一步到位！Python数据科学与人工智能应用实战（NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-lear
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Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
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
¥85.00定价：¥109.00 (7.8折) 电子书：¥44.99
Python数据科学应用从入门到精通 系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网
《Python数据科学应用从入门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力打造的精心之作，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。
¥101.90定价：¥129.00 (7.9折) 电子书：¥90.30
Python数据科学实战 基于NumPy、Pandas、Matplotlib和scikit-learn这4个工具，从实战角度讲述如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。
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。
¥54.40定价：¥69.80 (7.8折) 电子书：¥44.67
Python数据科学基础 从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析，成为Python数据分析师
数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果你对这两个领域特别感兴趣，却又不太清楚如何有针对性地学习Python，那么本书可以为你提供一些帮助。 本书作者经验丰富，能够量体裁衣，为你提供指导。 从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析；面向各行各业的从业人员和各专业的学生。
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Python数据科学：技术详解与商业实践 金融行业超过12年数据科学经验的资 深专家从技术、业务和商业实践3个维度为数据科学家的养成提供系统化路径
（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个维度展开，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开技术知识点的讲解；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。
¥49.50定价：¥99.00 (5折)
Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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Python数据科学加速 Dask、Ray、Xorbits、mpi4py 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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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进行正确的分类。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高效地进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库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
¥53.80定价：¥69.00 (7.8折) 电子书：¥33.50
深入浅出数据科学：Python编程 数据科学入门指南，含 Python 代码与共享单车、推荐系统等实战案例，解决客户需求预测、 营销优化等业务难题。
数据科学实用入门指南，涵盖核心技能与丰富实用案例，助你应对常见商业挑战。 包含探索性数据分析、A/B 测试、逻辑回归模型、机器学习算法等多方面内容。 通过优化共享单车运营、构建推荐系统等案例，传授数据驱动解决方案，支持商业决策。 只需具备 Python 基础知识和高中数学知识，即可轻松阅读并应用数据科学。
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掌握Python分布式计算！从语言概述到核心技术，从集群部署到机器学习、强化学习，全面解析Dask和Xorbits，还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python开发者还是数据科学家，本书将带你领略分布式编程的威力，让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域，加速你的项目进程，成为分布式计算的大师！
¥44.50定价：¥89.00 (5折) 电子书：¥60.52
本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理过的特
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Python数据科学实践 常象宇 等 著 程序设计(新)专业科技 正版图书籍 北京大学出版社
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Python数据科学手册 杰克·万托布拉斯 著 计算机与互联网
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Python数据科学手册/图灵程序设计丛书【正版保真】 正版图书 可开发票
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Python数据科学手册(第2版) 数据分析数据科学Python数据分析计算机编程语言书籍
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Python数据科学手册/图灵程序设计丛书 正版图书 可开发票
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PYTHON数据科学手册（第2版） [美]杰克·万托布拉斯 程序设计 正版书籍 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python数据科学手册/图灵程序设计丛书 正版图书 可开发票
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Python数据科学手册 第2版 数据分析数据科学Python数据分析计算机编程语言书籍 GitHub热门开源项目 数据 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战 全店支持开发票
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战
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Python数据科学实战 Python数据分析从入门到精通数据采集抓取处理计算机编程语言程序设计书籍
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Python数据科学零基础一本通 洪锦魁 程序设计 Python 数据科学 软件工具【正版】 全店支持开发票
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战【正版保真】 正版图书 可开发票
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PYTHON数据科学手册（第2版） 预计发货03.15【正版图书】 正版图书 可开发票
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Python数据科学手册 数据分析计算书籍 机器学习 NumPy数据存储 Matplotlib数据可视化实战 人民邮电出
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Python数据科学零基础一本通 洪锦魁 程序设计 Python 数据科学 软件工具【正版保真】 正版图书 可开发票
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战 正版图书 可开发票
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Python数据科学基础 数据分析数据分析师深度学习可视化计算机编程语言程序设计书籍
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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数据科学入门【正版书籍】 【正品保证，进入店铺更多优惠！】
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Pyt
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Python数据科学手册【正版书籍，满额减，电子发票】 正版
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数据科学入门 [美]约翰·保罗·穆勒(John Paul Mueller) (意)卢卡·马【速开发票，优质售 【正版】
本书的目标是介绍如何使用Python 语言及其工具，解决和数据科学所关联的复杂任务。 全书共6 个部分，分22 章，涵盖了Python 数据科学基础知识，数据的采集、整理、整形、应用，数据的可视化，数据分析和处理，数据学习，以及和数据科学相关的10 个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上，教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn 等常用的工具来解决数据科学的相关问题。 本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Python 数据分析和处理的读者学习参考。
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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
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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】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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Python数据科学手【正版】 正版图书,极速发货,可开发票
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PYTHON数据科学加速：DASK、RAY、XORBITS、MPI4PY鲁蔚征秦续业清华大学出版社97873026751 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数据科学入门【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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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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