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Python数据科学入门/达人迷

  • 定价: ¥69
  • ISBN:9787115479624
  • 开 本:16开 平装
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  • 出版社:人民邮电
  • 页数:372页
  • 作者:(美)约翰·保罗·...
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  • 2018-05-01 第1版
  • 2018-05-01 第1次印刷
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导语

  

内容提要

  

    约翰·保罗·穆勒、卢卡·马萨罗著的《Python数据科学入门》的目标是介绍如何使用Python语言及其工具,解决和数据科学所关联的复杂任务。
    全书共6个部分,分22章,涵盖了Python数据科学基础知识,数据的采集、整理、整形、应用,数据的可视化,数据分析和处理,数据学习,以及和数据科学相关的10个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上,教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn等常用的工具来解决数据科学的相关问题。
    本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读,特别适合有志于学习Python数据分析和处理的读者学习参考。

目录

第1部分  开启Python数据科学之门
  第1章  探索数据科学与Python之间的匹配度
    1.1  定义21世纪最诱人的工作
      1.1.1  思考数据科学的出现
      1.1.2  概述数据科学家的核心竞争力
      1.1.3  连接数据科学和大数据
      1.1.4  理解编程的角色
    1.2  创建数据科学管道
      1.2.1  准备数据
      1.2.2  执行探索性的数据分析
      1.2.3  从数据中学习
      1.2.4  可视化
      1.2.5  获得洞察力和数据产品
    1.3  理解Python在数据科学中的角色
      1.3.1  思考数据科学家的多面性
      1.3.2  使用一门多用途、简单而高效的语言来工作
    1.4  快速学会使用Python
      1.4.1  加载数据
      1.4.2  训练模型
      1.4.3  显示结果
  第2章  介绍Python的能力和奇迹
    2.1  为什么是Python
      2.1.1  抓住Python的核心哲学
      2.1.2  探索现在和未来的开发目标
    2.2  使用Python 工作
      2.2.1  品味语言
      2.2.2  理解缩进的需求
      2.2.3  用命令行或者IDE工作
    2.3  运行快速原型和实验
    2.4  考虑执行速度
    2.5  可视化能力
    2.6  为数据科学使用Python生态系统
      2.6.1  使用SciPy来访问用于科学的工具
      2.6.2  使用NumPy执行基础的科学计算
      2.6.3  使用pandas来执行数据分析
      2.6.4  使用Scikit-learn实现机器学习
      2.6.5  使用matplotlib来标绘数据
      2.6.6  使用Beautiful Soup来解析HTML文档
  第3章  为数据科学设置Python
  第4章  复习Python基础
第2部分  开始着手于数据
第3部分  把不可见的东西可视化
第4部分  处理数据
第5部分  从数据中学习
第6部分  十大系列专题