本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，
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内容简介
全书共分为10章，第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术；第3-5章涵盖了Python的语法基础，函数、模块与组合数据类型，文件读写；第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法；第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块：numpy和pandas；第9章介绍了数据可视化与应用；第10章结合之前的内容，以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案、模拟试卷及答案等教学和学习资料，索取方式参见书末的“更新勘误表和配套资料索取示意图”。
章节目录
- a-fy
- 58595-bq
- c-qy
- d-ml
- 01
- 第1章 数据科学概述
- 02
- 第2章 数据科学关键技术分析
- 03
- 第3章 Python基础
- 04
- 第4章 函数、模块与组合数据类型
- 05
- 第5章 文 件 操 作
- 06
- 第6章 数 据 采 集
- 07
- 第7章 numpy数值计算
- 08
- 第8章 数据处理：pandas统计分析
- 09
- 第9章 数据可视化与应用
- 10
- 第10章 网店商品数据分析
- ck
- 参 考 文 献
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数据科学：理论、方法与Python语言实践是2022年由人民邮电出版社出版,作者谢健民 黎海波 主编。
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