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100 条"Python数据预处理技术与实践"搜索结果
Python数据预处理技术与实践
文俊
本书详细介绍数据预处理技术,实用性强,适合大数据从业者。
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Python大数据应用基础
吕会红 邱静怡
本书内容由浅入深,实例指导性强,通过大量的实例讲述Python程序设计基础,同时结合Python语言的特性,讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章,主要内容包括大数据及Python概述,Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
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Python数据可视化
黑马程序员
本书共分为9章,第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识;第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识,包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表;第9章介绍pyecharts的基础知识。
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数据结构(Python版)
李冬梅
本书共8章,包括绪论,线性表,栈和队列,串、数组和广义表,树和二叉树,图,查找,排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习,编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画,此外,本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
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数据资源规划与管理实践
陈刚
本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础,围绕数据资源建设的规划和管理问题,介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能,系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤,以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。
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大数据测试技术 数据采集、分析与测试实践(在线实验+在线自测 )
刘攀
本书从工程角度出发,阐述了运用大数据技术进行软件测试的方法和实现过程。全书共11章,介绍了大数据测试思维、手机联网数据的收集方法、数据格式的转换方法、大数据的处理方法、软件缺陷挖掘技术及实践项目的应用等。本书第1章介绍了大数据的测试方法和思维方式,随后每一章都通过案例来讲解大数据技术的相关理论及其测试应用。除第1章外,每章最后都提供了思考题来帮助读者回顾和巩固本章的学习内容,本书最后还提供了思考题
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Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践
饶艳超
Python是当前最流行的数据分析工具之一,在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念,如概率,分布,直方图,箱体图,分位数等,会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等,进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用,结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数
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Python网络爬虫技术
张良均
以任务为导向,介绍了不同场景下Python爬取网络数据的方法。
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智能前端技术与实践
石璞东
基于TensorFlow.js,讲述如何解决深度学习应用部署的难题。
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路由交换技术与实践
刘道刚
本书详细介绍了常用的路由与交换技术,共分6个模块,20个项目。相继讲解了路由器的基本配置、静态路由、RIPv1/RIPv2、EIGRP、单区域OSPF、多区域OSPF、OSPF虚链路、路由重分布、VLAN、VLAN中继、VLAN间路由、ACL、NAT、STP、EtherChannel、端口安全、路由器密码恢复和IOS的备份与恢复等内容。
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大数据技术基础与实战
编著
本书主要内容包括:大数据技术概述、Linux基础与集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式编程、Hive大数据仓库、HBase数据库部署与操作、数据获取与Flume应用、基于Spark的内存计算,以及利用大数据平台处理图像。
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数据科学与大数据技术导论
杜小勇主编
本书是高校的大数据导论课程教材,清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术,并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表,帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材,也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。
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机器学习与大数据技术
牟少敏
本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法,以农业为应用场景,力求通缩易懂,深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分:机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识;经典的机器学习基本理论和方法,以及深度学习和大数据未来的发展;实践应用;机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
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大数据技术与应用基础
陈志德 曾燕清 李翔宇
本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上,对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解,包括大数据查询分析计算及典型工具(HBase、Hive)、批处理计算及典型工具(MapReduce、Spark)、流式计算及典型工具(Storm、Apex、Flink)、事件流及典型工具(Druid)等。本书提供了大量的实例和源代码供读
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数据结构:Python语言描述
张光河
基于Python语言的数据结构基础编程语法详解,国外高等院校信息科学与技术教材。
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数据结构:Python语言描述
吕云翔 郭颖美 孟爻 等编著
《数据结构:Python语言描述》选择Python作为描述语言,在选材与编排上,贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势,内容难度适中,突出实用性和应用性。在内容选取与结构上,《数据结构:Python语言描述》并未对各种数据结构面面俱到,而是通过分类和讲解典型结构,使读者形成对数据结构的宏观认识。《数据结构:Python语言描述》共8章,分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构
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Python医学数据分析入门
刘文婷
数据分析是当今大数据时代最关键的技术,其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
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Python数据分析(项目式)
主编
本书紧跟数据分析的最新发展趋势,基于Python的数据分析平台和工具,介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目,分为3部分:基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二,介绍数据分析环境的搭建,以及NumPy的理论和实践知识;数据分析部分包括项目三~项目六,结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等,涵盖真实数据分析工作的完整流程;机器学习实战部分只包括项目七,利用一
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用Python轻松处理Excel数据
阳光灿烂 著
本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理Excel数据,实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装,接着讲解编写代码前的准备,然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例,最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译,以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读,还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块
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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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Python财务数据分析
主编
随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快,经济社会数字化转型全面开启,本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力,助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写,整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容,系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识;应用篇包括第5章~第7章内容,本部分结
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