Python与数据科学

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出版者:华东师范大学出版社
作者:王仁武
出品人:
页数:352
译者:
出版时间:2016-3-1
价格:45.00元
装帧:
isbn号码:9787567544024
丛书系列:
图书标签:
  • 数据科学
  • python
  • 编程
  • 数据挖掘
  • 数据分析
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  • 机器学习
  • 人工智能
  • 编程
  • 算法
  • 统计学
  • 可视化
  • Pandas
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具体描述

《Python与数据科学》基于Python进行实践开发,主要涉及的内容为:用敏捷式大数据开发方法论创建分析应用;用数据—价值栈,在一系列敏捷周期中创建价值;用多种数据结构从单个数据集中提取特征,获取洞察;用图表可视化数据,通过交互性报表从不同角度展示数据;用历史数据进行预测,将预测转化为行动。

作者简介

王仁武,男,1968年4月出生,工科博士、副教授,现为华东师范大学商学院信息学系教师,主要研究方向为数据分析、数据挖掘和信息系统。

已出版(参编)主要著作:

商业分析 华东师范大学出版社 2014年9月

序列构造神经网络与多维数据分析 上海社科院出版社 2008年11月

目录信息

基础编
1 数据科学简介
1.1 什么是数据科学
1.2 如何学习数据科学
1.3 什么是数据科学家
1.4 数据科学家需要掌握的技能
1.5 Python与数据科学
1.6 数据科学领域常用的Python包
本章小结
参考文献
2 Python基础知识
2.1 Python基本概念
2.2 序列和基本语句
2.3 函数和模块
本章小结
习题
参考文献
分析编
3 Python数据获取与数据预处理
3.1 Python数据获取
3.2 Python数据预处理
本章小结
习题
参考文献
4 利用Python进行数据分析
4.1 数据分析与Python
4.2 基本统计分析
4.3 主成分分析(PCA)
4.4 线性回归
本章小结
习题
参考文献
挖掘编
5 利用Python进行数据挖抛
5.1 数据挖掘与Py
5.2 k最近邻(k-Nearest Neighbor)
5.3 决策树(Decision Tree)
5.4 朴素贝叶斯(Naive Bayesian)
5.5 逻辑回归(Logistic Regression)
5.6 Apriori算法
5.7 聚类分析(Clustering Analysis)
5.8 随机森林(Random Forest)
本章小结
习题
参考文献
6 利用Python进行文本挖掘
6.1 文本挖掘简介
6.2 Python与文本分类
6.3 Python与文本聚类
6.4 Python与文本情感分析
6.5 Python与全文检索
本章小结
习题
参考文献
提高编
7 Python与海量数据处理简介
7.1 Spark简介
7.2 Pag
7.3 Python与推荐系统
本章小结
习题
参考文献
· · · · · · (收起)

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分基础篇、分析篇、挖掘篇、提高篇。比较详细。

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