100 条"Python大数据分析与应用实战"搜索结果
Python大数据分析与应用实战
Python大数据分析与应用实战
  • 刘宁
  • 本书是介绍如何用Python进行数据处理和分析的学习实战指南。
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战 电子书
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
Python编程入门与实战（第3版） 电子书
Python编程入门与实战（第3版）
  • (意)法布里奇奥·罗马诺(Fabrizio
  • 本书是一本全面介绍Python编程，并针对多个应用场景给出解决方案的编程手册。从Python的基础知识开始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。随后，本书针对GUI、数据科学等实用场景，使用Python解决实际问题。最后，本书给出了发布Python程序的方法。本书适合想要学习编程或有一
量子计算Python与Q#编程实战 电子书
量子计算Python与Q#编程实战
  • 著
  • 本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭开量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直接通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如进行化学模拟和搜索未排序
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
从0到1：Python数据分析 电子书
从0到1：Python数据分析
  • 莫振杰
  • 本书详尽介绍了Pytho数据分析的基础知识，以及开发技巧。
Python+Excel职场办公数据分析 电子书
Python+Excel职场办公数据分析
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
大数据技术与应用基础项目教程 电子书
大数据技术与应用基础项目教程
  • 李俊杰
  • 全书共十个项目，除了项目一介绍大数据基础理论外，其余项目均以实战为主线，内容循序渐进，逐步深入，围绕大数据技术的应用层层展开。内容主要包括大数据的基本概念、Ubuntu及服务安装配置、Hadoop集群部署、MapReduce编程、HBase数据库部署与应用、Hive数据仓库安装与应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Spark部署及数据分析等知识，最后以大数据技术的具体应用介绍了MapRedu
财务大数据分析与可视化（基于Power BI ） 电子书
财务大数据分析与可视化（基于Power BI ）
  • 卢洁
  • 本书主要内容如下：项目一，初识数据分析——商业智能基础；项目二，数据分析利器——PowerBI；项目三，PowerBI初体验——数据分析与可视化制作快速实践；项目四，整理“脏数据”——PowerBI数据预处理；项目五，认识DAX语言——PowerBII数据建模；项目六，一图胜千言——PowerBI可视化；项目七，报告的发布与协作——PowerBI在线服务；项目八，业财融合——PowerBI数据分析
面向大数据的数据结构与算法设计（Python版） 电子书
面向大数据的数据结构与算法设计（Python版）
  • 汤羽 林迪编著
  • 面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、
Python机器学习开发实战 电子书
Python机器学习开发实战
  • 王新宇
  • Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学。
Python游戏设计案例实战 电子书
Python游戏设计案例实战
  • 夏敏捷 尚展垒
  • 本书以Python3.5为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步展开Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类教材。基础篇主要讲解Python的基础语法知识、控制语句、函数、文件、面向对象编程基础、Tkinter图形界面设计、网络编程和多线程、Python数据库应用等内容，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务。实战篇和提高篇综合应用前面章节中介绍的技术，重现各个经典游戏的开发过程。
基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 电子书
基于Hadoop与Spark的大数据开发实战
  • 肖睿 丁科 吴刚山
  • 大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数
SPSS数据分析与应用（微课版） 电子书
SPSS数据分析与应用（微课版）
  • 主编
  • SPSS是目前应用非常广泛的数据分析软件之一，在很多领域深受用户喜爱。本书以SPSS25.0为基础，详细介绍了多种常用分析方法的原理和实现技术。全书分为9章，包括SPSS分析软件概述、SPSS数据文件的建立与管理、SPSS数据预处理、描述分析、因子分析、聚类分析、线性回归分析、逻辑回归分析、数据分析实训。本书结合案例，详细介绍了使用SPSS解决实际问题的方法，并对结果数据进行了解读。本书的应用性较
商务数据分析与应用（微课版） 电子书
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商务数据分析与应用（慕课版） 电子书
商务数据分析与应用（慕课版）
  • 吴敏
  • 本书主要介绍了商务数据分析基础、数据采集与分析方案制定、市场数据分析、运营数据分析、数据监控与数据可视化、数据预测、制作数据分析报告等内容。本书采用理论结合实战的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析，不仅提高了读者学习的积极性，而且更容易理解数据分析的方法。通过本书的学习，读者可以轻松掌握各种常用数据分析的方法和技巧，同时也能掌握如何利
大数据技术应用基础 电子书
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
统计大数据及应用 电子书
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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  • 董付国
  • 1.Python零基础，轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘，数据分析全流程一次搞定3.微课视频，扫码即可观看，重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。
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  • 夏敏捷
  • 本书以Python3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotli
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本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
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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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韩向东 主编
本书以业务为导向，以管理会计闭环为抓手阐述数据中台如何提升企业决策质量。
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