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100 条"Julia数据科学应用"搜索结果
Julia数据科学应用
(美) 弗格里斯 (Zacharias Voulgaris)
《Julia数据科学实践》:领域应用、原理、实例及练习。
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精通MATLAB科学计算与数据统计应用
陈明
341个精心设计的MATLAB应用实战案例。103个精心编写的MATLAB工具箱函数。4个精心挑选的MATLAB工程性综合案例。理论知识与应用案例的无缝连接,体现出科学计算在工程实践领域中的完美应用。理论翔实,拒绝知识断层,同时又不偏执于理论本身,介绍理论知识以说明实际问题为目的,定量解释与定性描述恰当融合。实际案例丰富,针对每一个案例不仅给出详尽的实现代码,更揭示出背后的设计思想,注重思维历练,让您知其然,更知其所以然。内容具有一定深度,这决不是一本会在2个月后就会失去价值的应用程序参考,相反让你每次欣赏时都能得到新的享受。
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数据科学商业实战
[美] 菲尔德·卡迪
解码数据科学底层逻辑,构建商业数据化思维。
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Python数据科学实战
著
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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图解数据科学
[日] 增井敏克
解码数据科学的奥秘,驱动业务决策和创新。
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数据挖掘及其应用
李燕
随着互联网、云计算和人工智能等高科技信息技术的飞速发展,人类已迈入大数据时代,但很多时候我们会感到被数据淹没,却缺乏知识的困境,并没有“得数据者得天下”的能力,我们迫切需要从海量数据中,找到值得参考的样型或规则,转换成有价值的信息或知识,创造更多新价值,因此,数据挖掘成了我们提取数据信息的必要窗口。 本书共8章,主要介绍了数据挖掘的理论方法与实践应用,内容涵盖了关联规则挖掘、决策树分析、聚类分析
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数据科学基础实践教程
陈展荣 刘小丽 余宏华 杜宝荣
本书以数据处理为主线,介绍了数据处理的基本原理、算法的可视化工具、常见算法的思想、Python程序设计及算法实现,以及常用的图文制作工具。
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数据科学的数学基础
卢力
本书共11章,主要内容包括:线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程等。
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统计大数据及应用
徐礼礼
从大数据概念、思维方法、系统架构及应用领域概述,介绍大数据分析过程。操作上以SPSSforWindows软件为基础。数据分析的方法,主要介绍描述统计、统计图表绘制、参数检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析,特别是与SPSS软件的结合。
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Python大数据应用基础
吕会红 邱静怡
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
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大数据技术应用基础
周若谷
“财务大数据基础”是财经类专业学生学习财务大数据技术应用的入门课程。本书选取薪资管理、量化投资、固定资产管理三个最常见的财务工作场景,详细介绍了这些工作场景中涉及的大数据基础知识,以及数据库基础操作和高级操作、数据采集和数据可视化的专业知识。本书体系完整,内容丰富,学做练一体化设计,适合高等职业院校大数据与会计、大数据与财务管理、会计信息管理、统计与会计核算等财经类专业学生的教材,也可以作为计算机
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大数据技术与应用
胡大威,孙琳
本书教学设计遵循教学规律,对真实项目进行了科学拆分与提炼。主要内容分为Hadoop大数据技术基础与Hadoop大数据分析案例两部分,前者包括大数据的有关概念、Hadoop概述、Hadoop集群的部署与管理、HDFS、MapReduce编程以及Hadoop生态的其他常用组件ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop、Flume、Storm、Kafka的工作原理、安装部署和使用方法,后者通过
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信息处理与数据科学
马秀麟
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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Python数据科学基础与实践
编著
本书共9章,主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
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数据科学与大数据技术导论
杜小勇主编
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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Python数据分析与应用
张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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Access数据库应用教程
李军
理论与实际操作紧密结合,让你体验并掌握使用Access建立数据库应用系统的全过程。
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商务数据分析及应用
帅青红 主编
本书共8个项目,分别为初识商务数据分析、商务数据的获取与管理、市场和行业数据分析、竞争对手数据分析、商品数据分析、销售数据分析、客户数据分析、商务数据可视化与分析报告。本书采用项目任务式结构,讲解商务数据分析的相关理论及应用知识,注重培养读者的实践与应用能力。本书围绕电商店铺运营中的商务数据展开,列举大量的实用商务数据分析案例,帮助读者学习和理解各种数据分析知识,并能将这些知识熟练地应用到实际工作
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MySQL数据库应用教程
王庆喜
本书以技能培养为目标,以就业为导向,采用任务驱动的方式,全面讲解了MySQL数据库的相关知识和应用技巧。MySQL数据库几乎支持所有操作系统,具有免费使用、配置简单、稳定性好、性能优良等优点。本书将MySQL数据应用技能分为MySQL数据库基础操作、数据定义、数据更新、数据查询、数据完整性与安全性、并发与恢复和数据库编程七章,并在每章后面配有相应的实验。 本书内容充实、结构合理、实用性强并且语言
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数据库原理及应用
罗佳 杨菊英 杨铸
全书可分为原理篇(1~6章)和应用篇(7~9章)。其中原理篇包括数据库系统导论、数据模型、关系代数、规范化设计、结构化查询标准语言SQL、数据库安全以及SQL的编程等;应用篇介绍了数据库的应用实践,包括数据库应用系统的开发流程、C/S开发案例—学生成绩管理系统(SQLServer+JAVA)以及B/S开发案例—在线成绩管理系统(MySQL+PHP)等。
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商务数据分析与应用
沈凤池
本书以商务数据实际应用为主线,系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章,主要内容包括:商务数据分析与应用概述,商务数据分析工具及应用,商务数据可视化,消费者行为分析——用户画像,市场行情数据分析,店铺运营数据分析,以及营销推广数据分析等。
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