本书主要从实战角度讲述了如何处理、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。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参
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本书从商科类专业需求出发，介绍了大数据技术的基本概念与应用。全书主要内容包括走进大数据，认识云计算、物联网、人工智能，大数据采集清洗，数据存储管理，数据挖掘分析，大数据可视化，大数据安全，综合实战案例。本书注重理论与实践作相结合，通过大量案例帮助学生快速了解并掌握大数据相关技术，具有较强的系统性、可读性和实用性。为了利教便学，部分学习资源（如作录频、微课视频等）以二维码形式提供在相关内容旁，可扫描
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本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。
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本书是在大数据与人工智能快速发展并对人们的科学研究、生活产生了重要影响的大形势下，结合教育部计算机公共课教指委提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想，为高等院校《大学计算机应用基础》类课程的教学而编写的。本书从信息处理与数据科学的视角入手，依据大学计算机公共课的课程体系及本书的设计理念，重点探索与分析了信息在计算机中的表示、各类信息资源的编辑处理技术、数据科学与数据分析的相关概念与技术
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本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
