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本书用Python实现数据处理知识体系，分析基础、数据挖掘、深度学习，涵盖工程组件及架构模式。
内容简介
Python 简洁易懂的语法、丰富的类库、以及与大数据组件的无缝集成等诸多特点，使得其成为当前数据工程师的首选编程语言。当然，只是掌握Python还完全不足以成为顶级的数据工程师，因此，本书介绍数据处理知识体系，并以Python实现相关代码示例，力求让读者能使用Python完成数据处理的各个环节。本书的第一章和第二章，简要说明了数据处理领域的基本概念，旨在让读者对数据处理工作有宏观的了解。第二章到第五章，主要讲述了数据分析理论。此处按照难易程度，将其划分成三个部分，即“基础分析”、“数据挖掘”、“深度学习”。第六章，针对大数据分析，介绍了在工程实施过程中的需要用到的“工程组件”、“架构模式”，并以一个具体的案例，说明整个数据工程的实施流程。
章节目录
封面
版权页
好评袭来
前言
目录
1 概述
1.1 何为数据工程师
1.2 数据分析的流程
1.3 数据分析的工具
1.4 大数据的思与辨
2 关于Python
2.1 为什么是Python
2.2 常用基础库
2.2.1 Numpy
2.2.2 Pandas
2.2.3 Scipy
2.2.4 Matplotlib
3 基础分析
3.1 场景分析与建模策略
3.1.1 统计量
3.1.2 概率分布
3.2 实例讲解
3.2.1 谁的成绩更优秀
3.2.2 应该库存多少水果
4 数据挖掘
4.1 场景分析与建模策略
4.1.1 分类
4.1.2 聚类
4.1.3 回归
4.1.4 关联规则
4.2 数据挖掘的重要概念
4.2.1 数据预处理
4.2.2 评估与验证
4.2.3 Bagging与Adaboost
4.2.4 梯度下降与牛顿法
4.3 实例讲解
4.3.1 信用卡欺诈监测
4.3.2 员工离职预判
5 深度学习
5.1 场景分析与建模策略
5.1.1 感知机
5.1.2 自编码器
5.1.3 限制玻尔兹曼机
5.1.4 深度信念神经网络
5.1.5 卷积神经网络
5.2 人工智能应用概况
5.2.1 深度学习的历史
5.2.2 人工智能的杰作
5.3 实例讲解
5.3.1 学习识别手写数字
5.3.2 让机器认识一只猫
6 大数据分析
6.1 常用组件介绍
6.1.1 数据传输
6.1.2 数据存储
6.1.3 数据计算
6.1.4 数据展示
6.2 大数据处理架构
6.2.1 Lambda架构
6.2.2 Kappa架构
6.2.3 ELK架构
6.3 项目设计
参考文献
Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师是2018年由电子工业出版社出版,作者黄文青。
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