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  • 正版新书]数据科学面试通关[美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋
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    • 作者: [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著著 | [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著编 | [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著译 | [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2025-04-01
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    • 作者: [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著著| [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著编| [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著译| [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2025-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2025-04-01
    • 开本:其他
    • ISBN:9787302684534
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著
  • 著: [美]莱昂德拉·R.冈萨雷斯 等著 刘璋 译 著
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 119
  • ISBN: 9787302684534
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 其他
  • 印刷时间: 2025-04-01
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2025-04-01
  • 页数: 0
  • 外部编号: 庄村52688
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1篇 进入数据科学领域
    第1章 探索现代数据科学领域
    1.1 数据科学是什么
    1.2 探索数据科学过程
    1.2.1 数据收集
    1.2.2 数据探索
    1.2.3 数据建模
    1.2.4 模型评估
    1.2.5 模型部署和监控
    1.3 分析数据科学的不同类型
    1.3.1 数据工程师
    1.3.2 仪表板和可视化专家
    1.3.3 机器学习专家
    1.3.4 领域专家
    1.4 审视数据科学的职业路径
    1.4.1 传统型数据科学家
    1.4.2 领域专家型数据科学家
    1.4.3 非传统路径数据科学家
    1.5 解决经验瓶颈问题
    1.5.1 学术经验
    1.5.2 工作经验
    1.6 理解预期的技能和能力
    1.6.1 硬技能(技术技能)
    1.6.2 软技能(沟通技能)
    1.7 探索数据科学的演变
    1.7.1 新模型
    1.7.2 新环境
    1.7.3 新计算
    1.7.4 新应用
    1.8 本章小结
    1.9 参考文献
    第2章 在数据科学领域寻找工作
    2.1 寻找第一份数据科学工作
    2.1.1 准备前行
    2.1.2 寻找招聘板
    2.1.3 构建出色的作品集
    2.1.4 申请工作
    2.2 制作金牌简历
    2.2.1 完美简历的神话
    2.2.2 理解自动化简历筛选
    2.2.3 打造有效的简历
    2.2.4 格式和组织
    2.2.5 使用正确的术语
    2.3 准备获得面试机会
    2.3.1 摩尔定律
    2.3.2 研究、研究、再研究
    2.3.3 品牌塑造
    2.4 本章小结
    2.5 参考文献
    第2篇 操控和管理数据
    第3章 Python编程
    3.1 变量、数据类型和数据结构
    3.2 Python中的索引
    3.3 字符串操作
    3.3.1 初始化字符串
    3.3.2 字符串索引
    3.4 使用Python控制语句和列表推导
    3.4.1 条件语句
    3.4.2 循环语句
    3.4.3 列表推导
    3.5 使用用户定义的函数
    3.5.1 用户定义的函数的语法
    3.5.2 使用用户定义的函数进行操作
    3.5.3 熟悉lambda函数
    3.5.4 创建优秀的函数
    3.6 在Python中处理文件
    3.7 使用pandas整理数据
    3.7.1 处理缺失数据
    3.7.2 选择数据
    3.7.3 排序数据
    3.7.4 合并数据
    3.7.5 使用groupby()进行聚合
    3.8 本章小结
    3.9 参考文献
    第4章 数据可视化与数据叙述
    4.1 理解数据可视化
    4.1.1 条形图
    4.1.2 折线图
    4.1.3 散点图
    4.1.4 直方图
    4.1.5 密度图
    4.1.6 分位数-分位数图(Q-Q图)
    4.1.7 箱线图
    4.1.8 饼图
    4.2 调查行业工具
    4.2.1 PowerBI
    4.2.2 Tableau
    4.2.3 Shiny
    4.2.4 ggplot2(R)
    4.2.5 Matplotlib(Python)
    4.2.6 Seaborn(Python)
    4.3 开发仪表板、报告和关键绩效指标
    4.4 开发图表和图形
    4.4.1 条形图——Matplotlib
    4.4.2 条形图——Seaborn
    4.4.3 散点图——Matplotlib
    4.4.4 散点图——Seaborn
    4.4.5 直方图——Matplotlib
    4.4.6 直方图——Seaborn
    4.5 应用基于情景的叙事
    4.6 本章小结
    第5章 使用SQL查询数据库
    5.1 介绍关系数据库
    5.2 掌握SQL基础知识
    5.2.1 SELECT语句
    5.2.2 WHERE子句
    5.2.3 ORDERBY子句
    5.3 使用GROUPBY和HAVING聚合数据
    5.3.1 GROUPBY子句
    5.3.2 HAVING子句
    5.4 使用CASEWHEN创建字段
    5.5 分析子查询和CTE
    5.5.1 SELECT子句中的子查询
    5.5.2 FROM子句中的子查询
    5.5.3 WHERE子句中的子查询
    5.5.4 HAVING子句中的子查询
    5.5.5 区分公用表表达式(CTE)和子查询
    5.6 使用连接合并表格
    5.6.1 内连接
    5.6.2 左连接和右连接
    5.6.3 全外连接
    5.6.4 多表连接
    5.7 计算窗口函数
    5.7.1 OVER、ORDERBY、PARTITION和SET
    5.7.2 LAG和LEAD
    5.7.3 ROW_NUMBER
    5.7.4 RANK和DENSE_RANK
    5.7.5 使用日期函数
    5.8 处理复杂查询
    5.9 本章小结
    第6章 Linux中的Shell和Bash脚本编写
    6.1 操作系统简介
    6.2 导航系统目录
    6.2.1 介绍基本命令行提示符
    6.2.2 理解目录类型
    6.3 文件和目录操作
    6.4 使用Bash进行脚本编写
    6.5 介绍控制语句
    6.6 创建函数
    6.7 数据处理和管道
    6.8 使用cron
    6.9 本章小结
    第7章 使用Git进行版本控制
    7.1 介绍仓库
    7.2 创建仓库
    7.2.1 克隆现有的远程仓库
    7.2.2 从头开始创建本地仓库

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