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100 条"Python数据科学导论"搜索结果
Python数据科学导论
Python数据科学导论
Python数据分析从入门到精通 电子书
Python数据分析从入门到精通
  • 李梓萌 编著
  • 本书循序渐进的讲解了Python数据分析技术的核心内容，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了处理特殊格式文件，使用数据库保存数据，操作处理CSV文件，操作处理JSON数据，处理网络数据，使用matplotlib实现数据可视化处理，使用pygal库实现数据可视化处理，使用正则表达式匹配数据，使用Pandas库分离和提取数据，爬取网页数据，抓取知乎数据并实现可视化图表分析，获
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 主编
  • 本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式，按照数据分析与可视化的基本步骤，数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍，让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
Python数据可视化（微课版） 电子书
Python数据可视化（微课版）
  • 王国平
  • 本书共12章，主要内容包括第1章介绍数据可视化的基础知识，第2章介绍Python数据可视化库及其参数配置，第3章介绍时序数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第4章介绍金融数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第5章介绍空间数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第6章介绍地理数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第7章介绍层次数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化
Excel+Python轻松掌握数据分析 电子书
Excel+Python轻松掌握数据分析
  • 著
  • 本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心，结合Excel和数据库的特点，并以基础统计学贯穿其中，帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中，首先，讨论了如何使用Excel整理数据，以及Excel中数学和统计函数的应用；其次，探讨了与Python编程相关的数据分析内容，包括在Python中进行
Python数据分析基础与案例实战 电子书
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
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 高晓燕
  • 本书共3章。第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
Python经济管理大数据分析 电子书
Python经济管理大数据分析
  • 吴庆源
  • 本书的目的是对经济管理大数据进行Python分析。本书的特征是直接针对经济管理数据库中提取的粗数据，一步步进行数据的清洗和Python分析，更加适合于初学者和现实应用。本书的目标读者主要是经济管理类型专业以及业界经管类工作人员。本书的主要经济管理知识涉及宏观经济、企业财务、企业管理等方面，针对现实运用中对企业经营管理经常需要涉及的分析报告需求，设置Python单比率时间序列分析、多指标比率分析以及
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 宋丽丽
  • 本书主要内容如下：第一部分Python编程基础。第二部分：Python数据分析（Pandas，Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析）。第三部分：Python数据可视化（数据可视化Matplotlib，seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例）。第四部分：Python与自动化控制（简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
信息处理与数据科学 电子书
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
进化社会科学导论（第2辑） 电子书
进化社会科学导论（第2辑）
  • 罗力群
  • 中国学术界第一部系统介绍进化社会科学的著作。
Python全栈数据工程师养成攻略 电子书
Python全栈数据工程师养成攻略
  • 张宏伦
  • 　　1.上海交通大学机器学习、人工智能专家亲笔力作。　　2.超过900分钟的全程视频讲解，扫一扫二维码，跟着视频轻松学。　　3.网易云课堂同名人气课程，全部五星好评。
Python+Tableau数据可视化之美 电子书
Python+Tableau数据可视化之美
  • 王红明
  • 44个案例+300分钟视频讲解，编程小白必看数据可视化宝典。
从0到1：Python数据可视化 电子书
从0到1：Python数据可视化
  • 莫振杰
  • 作者根据自己多年的前后端开发经验，站在完全零基础读者的角度，详尽介绍了Python数据可视化的基础知识，以及大量的开发技巧。
数据结构（Python语言描述）（微课版） 电子书
数据结构（Python语言描述）（微课版）
  • 李粤平 王梅
  • 本书介绍了常用的数据结构，全书分为10章，依次为绪论、线性表、栈和队列、串、广义表、树和二叉树、常用二叉树、图、排序及查找。书中采用Python语言来描述和实现各种数据结构，内容丰富，知识点完整，结构层次分明，通过大量插图来讲解算法实现过程，有利于读者理解并巩固数据结构的相关算法思想。
Python数据分析案例实战(慕课版） 电子书
Python数据分析案例实战(慕课版）
  • 王浩 袁琴 张明慧
  • 全书共分10章，内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Maplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。
数据结构（Python+Java）（微课版） 电子书
数据结构（Python+Java）（微课版）
  • 主编
  • 本书在内容上着重阐述计算机中存储、组织数据的方式与计算机程序解决问题的步骤，同时对数据结构与算法中的典型案例进行讲解，在程序实现中使用Java与Python两种语言对照表述。本书共8章，第1章是数据结构与算法概论，主要介绍数据结构和算法的基本概念；第2、3章是线性表与栈和队列，这部分介绍简单的数据结构类型及操作算法；第4章是递归，这是数据结构中重要的操作算法；第5、6章是树与图，这部分介绍较为复杂
集成电路科学与工程导论（第2版） 电子书
集成电路科学与工程导论（第2版）
  • 编著
  • 本书立足集成电路专业，帮助读者从理论到应用全面了解集成电路科学与工程的研究核心与行业动态，包括集成电路科学与工程发展史、集成电路关键材料、集成电路晶体管器件、集成电路工艺设备、集成电路制造工艺、大规模数字集成电路、大规模模拟及通信集成电路、先进存储器技术、先进传感器技术和集成电路设计自动化技术，共10章内容。
大数据与人工智能导论（第二版） 电子书
大数据与人工智能导论（第二版）
  • 姚海鹏 王露瑶 刘韵洁 买天乐
  • 本书主要涉及数据工程、人工智能算法原理，大数据平台技术、人工智能算法在大数据平台上的实现、人工智能算法的应用于实践。全书共7章。第1章是大数据与人工智能的历史、应用。第2章是数据工程。第3章是人工智能基础算法的原理介绍。第4章是大数据平台的介绍。第5章以第3章中的几种算法为例，介绍了它们是如何在大数据平台上分布式实现的。第6章是当前热门的深度学习技术的介绍。第七章是实践。
Python数据分析——从获取到可视化 电子书
Python数据分析——从获取到可视化
  • 编著
  • 本书分为4部分：第1部分主要介绍数据的采集，从数据采集的意义和基本概念开始，介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据，以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集；第2部主要介绍4种常用的数据分析方法；第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化；第4部分介绍一个完整的实战训练项目，帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程，巩固理论知识，增加实
Python编程与数据分析应用（微课版） 电子书
Python编程与数据分析应用（微课版）
  • 余本国
  • 本书共9章，主要内容包括：Python语法基础、Python数据结构、函数和类、正则表达式与格式化输出、Numpy和Pandas、数据处理与分析、网络爬虫、数据可视化、应用案例分析。
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