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深入大型数据集：并行与分布化Python代码

(美) 约翰·沃勒翰 (John T. Wolohan)
这本书教授可伸缩编程，涵盖Hadoop、Spark、AWS等技术，旨在帮助你处理大数据集和加速决策过程。

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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数据分析基础教程

郑丹青
从数据处理的角度来讲解统计分析。

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数亦有道：Python数据科学指南

翟羽佳
本书以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。

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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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Excel数据分析与可视化

柳扬张良均
本书以“自动售货机”产品销售为主线，共分7个项目。项目1介绍了某企业“自动售货机”的经营困惑，以及“自动售货机”数据分析的流程；项目2为商品的整体销售情况分析；项目3为区域销售情况分析；项目4为商品库存的分析；项目5为用户行为的分析；项目6为商品销售量的预测；项目7介绍了“自动售货机”周报的撰写。

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商务数据分析与可视化

吴功兴
本书通过借鉴和吸收商务数据分析与可视化的最新内容，系统介绍了在电子商务环境下进行数据分析与可视化的各种思路和方法。本书共8章，包括商务数据分析概述、商务数据分析的思路、商务数据分析方法、商务数据挖掘技术、商务数据可视化、商务数据分析应用场景、电商平台数据分析、商务模型综合案例。本书为用书教师提供教学课件、习题答案、教学大纲、模拟试卷等资源，用书教师可在人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com

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医疗大数据挖掘与可视化

赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方

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Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战

许向武
适读人群：1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言，但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循；1.讲解独到，常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面，常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练，重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。4.代码完整，随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。

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Excel+Python：飞速搞定数据分析与处理

[瑞士] 费利克斯·朱姆斯坦
零基础Python编程数据分析，Excel办公自动化处理，手把手教学，告别烦琐公式和VBA代码。

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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、

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Python数据分析与应用（第2版）（微课版）

曾文权，张良均主编
本书共10章，第1章介绍数据分析的概念等相关知识：第2-6章介绍Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数组计算，pandas统计分析，使用pandas进行数据预处理，Matplotlib、seaborm与pyecharts数据可视化，以及使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述Python数据分析方法：第7-9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析；第10

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Python大数据分析与挖掘实战（微课版）

黄恒秋莫洁安谢东津张良均苏颖
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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数据结构习题解析与实验指导——Python版

李冬梅
本书是《数据结构（Python版）》的配套用书，全书分为两篇：第1篇为实验，内容与主教材的章节顺序一致，共8章，每章分别给出了相应的知识提要和习题解答，主要内容为主教材各章的知识导图和学习目标、习题和习题解答，以及典型例题解析；第2篇为实验与课程设计，根据数据结构课程的教学重点和难点，给出8个课程实验题目和2个综合性的课程设计题目，每个题目都有明确的要求。本书既可以配合主教材使用，起到衔接课堂教学

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Python财务数据分析与应用（微课版）

主编
随着大数据技术在各领域的深度应用，Python作为一门拥有强大的数据处理能力的高级程序语言，逐渐成为主流的大数据分析工具之一。本书围绕Python编程基础、数据分析和数据可视化三个主题，结合财会工作实际，详细介绍了利用Python进行财务数据分析和可视化的思路、方法和典型案例。本书内容翔实，案例丰富，难度适宜，教学资源丰富，既可作为应用型本科和高等职业院校财经类专业的教材，也可供财务会计人员、数据

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肝硬化标准数据集

张文宏
1.数据集主要内容包括：数据集的说明，患者的人口学信息，既往病史，其他合并疾病史，治疗史，体格检查，诊断，实验室检查（血生化、血常规），影像学检查（消化系超声、CT、MR）、肝脏弹性成像（瞬时弹性成像、二维剪切波弹性成像、点剪切波弹性成像），有创操作（肝穿活检、肝静脉压力梯度检查、胃镜检查），疗效评估，并发症及预后等。2.数据集由模块名称、子模块、数据元名称、值域/数据类型、参考标准等部分组成。温

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大数据可视化

匡泰,周苏
“大数据可视化”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书为高等职业院校相关专业“大数据可视化”课程全新设计编写，针对高等职业院校学生的发展需求，系统、全面地介绍大数据可视化的基本知识和技巧，包括数据可视化之美、Excel数据可视化方法与应用、数据引导可视化设计、数据可视化过程、数据可视化组织、Tableau应用初步、Tableau数据管理、Tableau可视化分析、Tableau仪表板与故事以及Ta

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代码整洁之道

罗伯特·C.
“阅读这本书有两种原因：第一，你是个程序员；第二，你想成为更好的程序员。很好，IT行业需要更好的程序员！”——罗伯特·C.马丁（RobertC.Martin）尽管糟糕的代码也能运行，但如果代码不整洁，会使整个开发团队泥足深陷，写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。但是，这种情况并非无法避免。著名软件专家罗伯特·C.马丁（RobertC.Martin）在本书中为你呈现了革命性的视野。他携同ObjectMentor公司的同事，从他们有关整洁代码的佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观，以飨读者，让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读本书。阅读本书需要你做些什么呢？你将阅读代码——大量代码。本书会促使你思考何谓正确的代码，何谓错误的代码。更重要的是，本书将促使你重新评估自己的专业价值观，以及对自己技艺的承诺。书中的具体内容包括：·好代码和糟糕的代码之间的区别；·如何编写好代码，如何将糟糕的代码转化为好代码；·如何创建好名称、好函数、好对象和好类；·如何格式化代码以实现其可读性的大化；·如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理；·如何进行单元测试和测试驱动开发。