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100 条"对比Excel，轻松学习Python报表自动化(博文视点出品)"搜索结果
对比Excel，轻松学习Python报表自动化(博文视点出品)
对比Excel，轻松学习Python报表自动化(博文视点出品)
  • 张俊红
  • “入职数据分析师系列”图书的前两本《对比Excel，轻松学习Python数据分析》和《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》深受读者好评，截至2021年8月累计销量近15万册。这本《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》继承了对比学习的特点，帮助职场新人利用Python来实现报表自动化，大幅提升工作效率。
Python办公自动化从入门到精通 电子书
Python办公自动化从入门到精通
  • 李挺　编著
  • 《Python办公自动化从入门到精通》讲解如何使用Python技术实现自动化办公。《Python办公自动化从入门到精通》分为两大部分，共19章。第1部分为基础语法，即从基础入门开始介绍Python语言的基础语法知识，内容对应第1章～第6章，包括初识Python、Python语法元素、程序控制语句、组合数据类型、函数、类。第2部分为高阶办公，即使用Python语言实现办公操作，内容对应第7章～第19
Android自动化测试实战：Python+Appium +unittest 电子书
Android自动化测试实战：Python+Appium +unittest
  • 著
  • 本书主要介绍Android自动化测试的相关内容：首先介绍自动化测试的市场情况和行业前景；接着介绍Android的相关知识，包括系统概览、环境搭建等，为读者学习后面的知识打下基础；最后介绍自动化测试的相关内容，包括元素识别与定位、等待机制、测试框架等，通过实战案例帮助读者快速掌握自动化测试技术。全书语言通俗易懂，讲解透彻，案例丰富。　　本书适合计算机相关专业的学生和测试行业的从业人员阅读。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
Python机器学习入门与实战 电子书
Python机器学习入门与实战
  • 桑园 编著
  • 本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
Python机器学习编程与实战 电子书
Python机器学习编程与实战
  • 林耀进 张良均
  • 本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
用Python实现深度学习框架 电子书
用Python实现深度学习框架
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
Linux系统自动化运维（Python版）（微课版） 电子书
Linux系统自动化运维（Python版）（微课版）
  • 主编
  • 本书主要讲解Python在Linux系统运维开发中的典型应用，通过面向实际运维场景的任务实施，帮助读者掌握Python在系统自动化运维领域的应用。本书共8个项目，内容包括系统自动化运维：从Shell到Python、监控系统与调度运维任务、处理文件内容与配置文件、记录日志与发送邮件、运维数据记录与可视化、远程管理和批量运维服务器、网络管理和网络安全、企业级系统综合运维。本书内容丰富、结构清晰、重点突
信息可视化.信息图制作与应用108例 电子书
信息可视化.信息图制作与应用108例
  • 著
  • 本书通过108个小型、中型、大型的信息图制作实例，告诉读者如何从零开始，制作出自己想要的信息图。本书不仅介绍了5大类信息图——表格信息图、图表信息图、图形信息图、统计信息图、地图信息图的制作，还精选了最常见的9大领域案例——线路信息图、IT社交信息图、商业财经信息图、生活健康信息图、体育运动信息图、社会科学信息图、科学教育信息图、文化娱乐信息图、教育模式信息图，从零开始，帮助读者快速掌握信息图制作
信息可视化.网上疯转的信息图如何做？ 电子书
信息可视化.网上疯转的信息图如何做？
  • 著
  • 如何实现数据可视化、文字图形化？本书以“实战操作”为主线，通过6大类信息图案例——表格信息图、图表信息图、图形信息图、统计信息图、图解信息图以及地图信息图的制作过程讲解，从零开始，帮助读者快速掌握信息图制作的方法和技巧。本书结构清晰、案例丰富、实用性强，不仅适用于初学信息图的设计师，同时也适用于有意学习信息图制作或希望通过信息图传递相关信息的人员阅读使用。
对照Excel，零基础学Python数据分析 电子书
对照Excel，零基础学Python数据分析
  • 杨开振
  • 本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析
数据分析及可视化（Excel+Python） 电子书
数据分析及可视化（Excel+Python）
  • 王斌会　编著
  • 本书共9章，内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
Python学习笔记：从入门到实战 电子书
Python学习笔记：从入门到实战
  • 张学建
  • 精讲学习视频全程相伴，扫码即看；331个有趣实例及精彩分析娓娓道来
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
亲子空间设计 电子书
亲子空间设计
  • 精品文化
  • 孩子就是人类的未来,在装修设计的思想已经深入人心的今天,对孩子教育与兴趣爱好的投入也越来越大,设计师也接到越来越多这方面的设计案例.本书针对儿童出发,项目包括了幼儿园,早教园,亲子游乐场所,儿童专卖店,童书馆,儿童家居与儿童房等空间的室内外设计.书中的项目都是精选部分国外,港台与大陆知名设计师近期的作品.
全栈软件测试自动化：Selenium和Appium(Python版) 电子书
全栈软件测试自动化：Selenium和Appium(Python版)
  • 51Testing软件测试网
  • 本书讲解了使用Python、Selenium和Apium进行自动化测试的方法与技术。全书主要内容包括自动化测试、关键识别技术和常见控件的使用、移动端自动化测试实例和核心原理、自动化测试实战项目原型设计、接口测试、PythonRequests接口测试实战等。
编程超有趣：奇妙Python轻松学（第1辑） 电子书
编程超有趣：奇妙Python轻松学（第1辑）
Excel 2016中文版完全自学手册 电子书
Excel 2016中文版完全自学手册
  • 李洪发
  • 本书以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍了Excel2016的相关知识和应用方法。全书分为6篇，共32章。第1篇“基础篇”主要介绍了Excel2016学习攻略，认识Excel2016，工作簿与工作表，行、列和单元格，输入和编辑数据，管理与美化工作表以及查看与打印工作表等；第2篇“数据分析”主要介绍了排序和筛选、条件格式和数据验证、分类汇总和合并运算以及使用数据透视表等；第3篇“图
Excel 2013中文版完全自学手册 电子书
Excel 2013中文版完全自学手册
  • 龙马高新教育
  • 本书以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍了Excel2013的相关知识和应用方法。全书分为6篇，共30章。第1篇“基础知识”主要介绍了Excel2013的基础知识、工作簿与工作表、数据的基础分析、输入和编辑数据、管理与美化工作表以及查看与打印工作表等；第2篇“数据分析”主要介绍了排序和筛选、条件格式和数据验证以及数据透视表等；第3篇“图表”主要介绍了图表应用以及使用插图等；第4篇
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