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100 条"Python编程:从数据分析到数据科学"搜索结果
Python编程:从数据分析到数据科学
朝乐门
数据科学与大数据技术中的Python基础知识和技能。
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Python数据分析、挖掘与可视化(慕课版)
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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跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战
唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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Python数据分析与可视化教程(微课版)
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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R语言与社会科学调查数据分析
编著
作者运用R语言,分析中国综合社会调查数据,涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表,展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。
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PythonQtGUI与数据可视化编程
张晓东
PythonPyQt5编写GUI应用程序及数据可视化方法
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Spark大数据编程实用教程
文艾 等编著
本书从实用角度出发,介绍了Scala+Spark开发的相关知识、方法和实战经验,包括大数据开发基础、Scala基本概念、Idea使用、Scala基础语法和api使用、Scala编程示例、Spark基本概念及运行机制、Spark快速学习路线图、Spark开发及运行环境构建、SparkRDD的概念及详细使用、Spark结构化数据处理(包括SparkSQL、SparkDataframe和SparkDat
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C编程从入门到实践
王长青
更适合95后的C语言编程入门书。
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Java编程从入门到精通
胡平 刘涛
本书共14章,主要内容包括Java概述,基本类型与运算符,程序流程控制,数组,类与对象,抽象类、接口与嵌套类,GUI编程,Swing高级组件,异常与处理,I/O流与文件,多线程与并发,容器框架与泛型,字符串与正则表达式,反射与注解。
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数据结构与算法(Python版)
周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。
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大数据数学基础(Python语言描述)
雷俊丽 张良均
本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特
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Python数据预处理(微课版)
主编
本书的设计和编写目标是培养读者的数据思维能力和数据预处理能力,内容具有典型性和实用性,系统介绍基于Python的数据预处理的流程和技术。全书共8个单元,单元1介绍数据预处理的基础知识,单元2介绍Python数据预处理的库pandas的用法及主要数据对象的用法,单元3~单元7依次介绍数据预处理流程中数据获取、数据合并、数据清洗、数据变换和数据描述等相关知识和技术。为突出培养读者的动手能力,本书单元2
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Python数据预处理(微课版)
主编
本书以JupyterNotebook为主要开发工具,全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共分8章,内容分别为初识Python数据预处理、数据获取与存储、数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约、综合实战:家用热水器用户行为分析以及两个综合实战项目。每个章节均配置了丰富的示例或案例,通过本书的学习,读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓、掌握具体技术细节,并在实践中提升实际开发能力,为数据分析和机器
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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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Python语言从入门到精通
陈强 编著
本书循序渐进、深入讲解了Python语言的核心开发技术,并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了选择IDE开发工具,列表、元组和字典,核心语法实战演练,标准库函数应用实战,正则表达式实战演练,网络编程开发实战,多线程开发实践演练,开发图形化桌面程序,使用SQLite3数据库,使用数据库存储数据,Pygame游戏开发实战,数据可视化,大数据分析系统,人工智能系统。全书简洁而
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Python 3从入门到精通
主编
本书以Python3为基础,循序渐进地讲解了Python从入门到进阶的知识。全书共15章。首先从Python的起源及功能特点开始讲述,介绍Python3的安装、配置,并详细讲解Python的基础知识,包括变量和运算符的使用、三大控制结构、标准数据类型、函数、文件输入和输出、面向对象编程和异常处理等相关知识;然后讲解Python的高级知识,包括OS和SYS模块的使用、正则表达式、多线程与多进程编程、
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Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化
姚良
1.从零开始,适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说,看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维,看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的,国内的中文文档都是翻译过来的,在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中,从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字,用简单的语言告诉你学习的重点知识,让你快速上手爬虫。在实战阶段,详细介绍每一个步骤,便于理解,让你也能靠自己写出爬虫。2.实例丰富,解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程,大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站,让你可以学习到各式各样的爬取方式。3.站得更高,设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外,还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程,如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时,形成产品的思维去设计自己的产品。
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Python数据分析与可视化案例教程(微课版)
余本国
本书针对Python零基础的读者,重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识,并通过大量的实战案例,使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分,共13章,主要内容包括:Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分
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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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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
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pandas数据处理与分析
耿远昊
本书以Python中的pandas库为主线,介绍各类数据处理与分析方法。
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数据科学导论——基于Python语言(微课版)
朝乐门
本书共7章,主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。
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