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100 条"Jupyter数据科学实战"搜索结果
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Jupyter数据科学实战
[印度] 普拉泰克·古普塔
Jupyter数据科学手册,初学者的实战指南,通过简单易懂的Python示例,掌握数据科学技能,学习线性代数和统计学的基础知识,为实际业务场景实现和保存机器学习模型。
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Python数据分析入门与实战
刘麟 编著
掌握数据分析技巧,运用强大的Python工具,解决工作中繁琐的数据问题。
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图解Spark:大数据快速分析实战
王磊
基于大数据分析实战,图文并茂,系统讲解Spark内核的原理,有助于读者快速掌握Spark开源集群计算框架的使用方法,涵盖Spark3.0新特性。
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R语言医学数据分析实战
赵军 编著
以医学数据为例,讲解如何使用R进行数据分析。
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Python商务数据分析与实战
何伟,张良均 主编
|a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式,介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章,内容包括:商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
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Python数据分析与挖掘实战
翟世臣,张良均 主编
本书共11章,分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识:实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
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Python数据分析入门与实战
开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库,循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外,还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务,每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
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Linux虚拟化数据中心实战
何坤源
本书共8章,采用循序渐进的方式,帮助读者掌握Linux虚拟化架构的部署和使用,包括开源虚拟化平台介绍,实验环境搭建,部署使用KVM虚拟化,部署使用oVirt平台、OpenStack、Docker和Hadoop,以及认识SDN架构等内容。本书以实战操作为主,理论讲解为辅,通过讲解搭建各种物理环境的方法,详细介绍在生产环境中如何使用Linux部署虚拟化数据中心,可以迅速提高读者的实际动手能力和操作水平
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数据挖掘——基于R语言的实战
张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
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大数据Hive离线计算开发实战
杨力
本书从数据处理平台数据库和数据仓库入手,帮助读者逐步搭建大数据Hive数据仓库平台,并介绍了这种传统数据分析方法在大数据平台成功应用的典型案例。本书通过对Hive数据定义语言、Hive数据操纵语言、Hive数据基本查询、Hive数据复杂查询的详细介绍,全面阐述了Hive大数据平台工具的应用与开发。另外,还介绍了Hive数据库对象、用户自定义函数以及Azkaban工作流作业调度器,帮助读者掌握Hiv
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R语言与数据分析实战
朱顺泉
本书共13章,主要包括:数据分析概述及R语言环境,R语言的数据对象及其类型,R语言数据存储与读取,R语言编程,R语言可视化,R语言描述性统计,R语言参数估计,R语言参数假设检验等内容。
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Python数据挖掘实战(微课版)
王磊
数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律,是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度,全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用,帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术,培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章,主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及
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Excel数据分析基础与实战
张良均
本书以任务为导向,全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用,并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章,分为基础部分(第1~6章)和实战部分(第7~11章)。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化;实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战,内容包含项目数据处理、商品销售
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Python与R语言数据科学实践
J.
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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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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PowerBI零售数据分析实战
郑志刚
一本讲解如何将PowerBI应用于零售业务领域的实战指南。
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Hadoop大数据开发实战(慕课版)
千锋教育高教产品研发部
本书共分11章,第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍;第2章讲解了如何搭建Hadoop集群;第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务;第6章讲解Hadoop2.0的新特性;第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统,包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop;第11章讲解了综合项目:电商精准营
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MySQL数据库应用与管理实战
主编
内容提要本书构建了模块化、层次化的课程结构,全书共9个模块,以真实工作任务为载体组织教学内容,强化技能训练,能有效提升读者的动手能力。全书围绕“网上商城”数据库和72项操作任务展开,采用任务驱动式的教学方法,全方位促进读者数据库应用与管理能力的提升。本书以引导读者主动学习、高效学习、快乐学习为目标,选择教学内容与教学案例,合理设置教学任务,以达到“学会”与“会学”的教学效果。本书可以作为中等职业院
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Python数据分析基础与案例实战
张良均 主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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赋能数字经济:大数据创新创业启示录
首席数据官联盟
首席数据官联盟启动百人大数据专访:产业热点、难点、疑点
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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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