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醉染图书Python数据科学实践9787301313190
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章基于Python的数据科学环境搭建
1.1Python是数据科学“大势所趋”
1.2Anaconda入门——工欲善其事,必先利其器
1.3JupyterNotebook入门
1.4Markdown单元格的使用
1.5Spyder入门
1.6小结
第2章Python基础
2.1“火锅数据”简介
2.2读写数据
.Python数据类型与结构
2.4控制流、函数与模块
2.5面向对象编程的基本概念
2.6Numpy简介
2.7小结
第3章Python的数据处理模块
3.1初级篇——相遇Pandas
3.2进阶篇——相识Pandas
3.3小结
第4章Python的绘图模块
4.1为什么需要数据可视化
4.2初级篇——Matplotlib基础
4.3不错篇——Plotly基础
4.4小结
第5章Python的统计建模模块
5.1Statsmodels简介
5.2数据接入
5.3统计模型参数估计
5.4统计设检验
5.5探索分析
5.6小结
第6章Python的机器学习模块
6.1机器学习的定义
6.2使用scikit-learn
6.3小结
第7章Python的爬虫模块
7.1爬虫的定义
7.2初级篇——单页面静态爬虫
7.3中级篇——多页面静态爬虫
7.4不错篇——爬虫的伪装
7.5终级篇——动态爬虫
7.6爬虫注意事项
7.7小结
第8章Python的文本分析模块
8.1准备:理解文本分析流程
8.2实战
8.3小结
第9章Python的数据库模块
9.1为什么需要数据库
9.2初级篇——SLAlchemy的基本使用
9.3不错篇
9.4小结
0章精品案例——火锅分析
10.1背景介绍
10.2数据描述
10.3建模分析
10.4小结
常象宇,西安交通大学管理学院副教授,西安交通大学应用数学系与加州大学伯克利分校统计系联合培养博士,华盛顿大学西雅图分校工业与系统工程系客座副教授,狗熊会联合创始人,负责欧亚·狗熊会数据科学研究院的工作。对人工智能、统计机器学习、深度学习等有深入研究。
本书是狗熊会政委团队力作,特别适合数据科学领域的Python小白速上。
——王汉生(北京大学光华管理学院教授)
本书依托数据科学精品案例并结合大量场景和行业应用,让Python不再枯燥,更加有用、有趣。
——李广雨(狗熊会CEO)
仿照本书第8章的方法,我对本书书名进行了一次分词:Python、数据科学、实践。这三个关键词各自都拥有海量的书籍资料,但用生动有趣的语言将三者结合起来,却是一件极为难的事情。在阅读本书的过程中,我惊奇地发现原来日常生活中形形色色的数据能与Python编程发生如此奇妙的“化学反应”,而本书正是通过这种方式让读者真切地感受到数据科学的魅力。
——邱怡轩(美国普渡大学统计学专业博士,卡内基梅隆大学博士后)
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