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适读人群 ：本书始终贯穿“二八定律”、封装复用和质量自测的指导思想，结构清晰，案例丰富，实用性强，适合使用Python进行测试开发的读者阅读和提升，也适合Python初学者参考学习。 1.包含丰富工具百宝箱，快速掌握Python的20%的核心知识点，依托于测试工具开发实战，轻松理解Python开发的思路，快速提高开发能力，让小白学开发像搭积木一样简单！ 2.实用性强，覆盖面广，是一本测试人员或开发人员学习Python难得的实战类好书。 3.由浅入深，循序渐进，掌握Python。本书从Python基础入手，再到通用能力和通用框架的专题知识，是丰富的实战案例，通俗易懂、图文并茂，让读者快速掌握Python知识。 4.示例易懂，轻松易学，快速上手。本书通过丰富的示例代码，让读者轻松了解实际开发场景。书中的关键代码还提供相应的注释，便于读者阅读
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OReilly：Python文本分析 [美]延斯·阿尔布雷希特；[美]西达尔特·拉马钱德兰；[美]克里斯蒂安·温克勒 中 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
提取API与网页的数据。 统计分析和机器学习的文本数据预处理。 机器学习分类、主题建模与摘要。 解释AI模型与分类的结果。 利用单词嵌入，探索及可视化语义相似性。 分析产品评论中的客户情感。 根据命名实体及其关系创建知识图。
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算法设计与分析基础（Python语言描述）（微课视频版）（本科教材） 9787302659563 清华大学出版社
本书特色： （1）由浅入深，循序渐进。每种算法策略从设计思想、算法框架入手，由易到难地讲解经典问题的求解过程。 （2）示例丰富，重视启发。书中列举大量的具有典型性的求解问题，深入剖析采用相关算法策略求解的思路，清晰地展示算法设计的过程。 （3）注重求解问题的多维性。同一个问题采用多种算法策略实现，通过不同算法策略的比较，使学生更容易了解每一种算法策略的设计特点和各自的优缺点。 （4）强调实践和动手能力的培养。书中针对相关知识点以实战题形式讨论了力扣中国网站部分在线编程题的设计思路和解决过程，让学生体会到“学以致用”和解决实际问题的乐趣。
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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，金融科技新时代。 2.源于实践，整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，44个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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