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100 条"Python大数据处理库PySpark实战"搜索结果
Python大数据处理库PySpark实战
汪明
本书是PySpark的入门教材,适合有一定Python基础的读者学习使用。
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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。
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Python实战教程(微课版)
主编
本书共16章,内容涵盖基本数据类型、自定义函数、控制语句、自定义模块和导入语句等Python基础知识,面向对象编程、文件管理和路径管理、序列化和持久化等Python中级知识,Web开发、数据库开发等Python高级知识,字符编码、BOM等拓展知识。
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Python数据可视化实战
刘礼培
本书以实践出发,全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用,并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章,分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制;实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
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Spark海量数据处理:技术详解与平台实战
范东来
在数字经济时代,数据是重要的资源要素;同时,新的数据又在源源不断地产生,企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据,这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战,也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求,一个分布式的开源计算框架ApacheSpark应运而生。经过十年的发展,Spark已经成为目前大数据处理的标杆,在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说,用Spark构建数据管道无疑是很好的选择,而对数据科学家来说,Spark也是高效的数据探索工具。本书基于Spark发行版2.4.4写作而成,包含大量的实例与一个完整项目,技术理论与实战相结合,层次分明,循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容,包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等,还探讨了StructuredStreaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题,同时完整实现了一个企业背景调查系统,借鉴了数据湖与Lambda架构的思想,涵盖了批处理、流处理应用开发,并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学,并将技术理论与应用实战融会贯通。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师,以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读,也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考,对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。
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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
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Python3快速入门与实战
理论与实战相结合,结合大量案例系统为你介绍Python。
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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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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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Python项目实战从入门到精通
方健 孙悦 邵芳 等编著
《Python项目实战从入门到精通》全面讲述了Python的基础知识和相关开发技术。全书分为三部分,共10章。第壹部分为基础篇(第1~5章),介绍Python的起源和发展、开发工具、语法基础、控制结构、复合数据结构、函数、科学计算库NumPy以及绘图工具Matplotlib等内容;第二部分为提高篇(第6~7章),深入讲解了机器学习典型算法、神经网络典型算法以及它们的Python开发实现过程;第三部
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Python Django开发实战(视频讲解版)
张虎
本书基于Django2.0,较为全面地介绍了Django应用的开发过程、Django核心模块的实现原理以及部署应用的相关技巧。全书共14章,第1章到第3章对Django框架以及开发环境配置、项目框架搭建进行了介绍;第4章到第13章使用Django内置的核心模块完成了应用的开发,并对各个模块的实现原理进行了分析,包括ORM实现原理、模板系统实现原理、路由系统实现原理、信号工作原理等;第14章介绍了部
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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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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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Excel财务数据处理与分析实战技巧精粹
郭辉
一本拿来解决实际问题的财务工作者案头书。
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Python 3反爬虫原理与绕过实战:
Python3反爬虫原理与绕过实战
韦世东 著
适读人群:本书既适合需要储备反爬虫知识的前端工程师和后端工程师阅读,也适合需要储备绕过知识的爬虫工程师、爬虫爱好者以及Python程序员阅读。【人气推荐】《Python3网络爬虫开发实战》作者、微软小冰工程师崔庆才作序,腾讯、马蜂窝工程师倾力推荐。【干货满满】爬虫工程师不可错过的“”,内容包括但不限于Cookie反爬虫、WebSocket反爬虫、字体反爬虫、WebDriver反爬虫、App反爬虫、验证码反爬虫。【反爬虫原理爬虫实战】从实战出发,印证国内互联网企业内部加密原理,侧重讲解反爬虫的原理以及绕过方法。【21个反爬虫示例】结合练习平台Steamboat,帮助读者随时复现书中的21个爬虫示例,巩固所学知识。
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Python深度学习:逻辑、算法与编程实战
何福贵 编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习:逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程,内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
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Selenium自动化测试实战:基于Python
于涌
本书以Python3.8.2为基础,不但介绍了Selenium4.0alpha5的用法,而且介绍了测试模型、测试框架、测试策略方面的很多内容。本书共12章,内容主要包括Selenium自动化测试框架入门、Python环境的搭建、Selenium的安装、SeleniumIDE插件的安装与使用、Selenium脚本的编写、Selenium中的元素定位方法、自动化测试模型的搭建、自动化测试框架的设计、D
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Python爬虫开发实战教程(微课版)
蜗牛学院 卿淳俊 邓强
本书共5章,介绍了爬虫的基本结构及工作流程、抓包工具、模拟网络请求、网页解析、去重策略、常见反爬措施,以及大型商业爬虫框架Scrapy的应用,最后介绍了数据分析及可视化的相关基础知识。
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人工智能算法Python案例实战
吕鉴涛
本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述,并以Python为主要工具进行了相应的编程实践,以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外,本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。
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