（1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈式内容解决方案； （3）含大量实战案例和综合性项目案例； （4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程
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《Python程序设计与实战》分为3个部分，共10章。第一部分“Python语言快速入门”包含3章。第1章介绍了Python编程的基础知识，包括Python语言的概念、特点、环境搭建及安装等知识；第2～3章分别介绍了序列、Python程序控制结构；第二部分“Python语言进阶学习”用于在掌握基础知识后，进一步学习Python编程，包含4～7章，介绍了函数、组合数据类型、文件和异常；第三部分“Python语言的深入学习”，其知识难度更大，将理论付诸实践，包含8～10章，分别介绍了数据处理、网络编程和面向对象编程。 《Python程序设计与实战》各章都包含了案例和课后习题，通过案例的讲解和操作实践帮助读者巩固所学内容。《Python程序设计与实战》不仅可以作为计算机相关专业的教学用书，还可用作计算机相关培训及IT从业者的参考书。
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