Python數據科學應用從入門到精通(簡體書)
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隨著數據存儲、數據處理等大數據技術的快速發展,數據科學在各行各業得到廣泛的應用。數據清洗、特徵工程、數據可視化、數據挖掘與建模等已成為高校師生和職場人士迎接數字化浪潮、與時俱進提升專業技能的必修課程。本書將“Python課程學習”與“數據科學應用”有機結合,為數字化人才的培養助力。
全書共分13章,內容包括:第1章數據科學應用概述;第2章Python的入門基礎知識;第3章數據清洗;第4~6章特徵工程介紹,包括特徵選擇、特徵處理和特徵提取;第7章數據可視化應用;第8~13章介紹6種數據挖掘與建模的方法,分別為線性回歸、Logistic回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡、RFM分析。
《Python數據科學應用從入門到精通》既適合作為經濟學、管理學、統計學、金融學、社會學、醫學、電子商務等相關專業的學生學習Python數據科學應用的專業教材或參考書,也適合作為企事業單位數字化人才培養的教科書與工具書。此外,還可以作為職場人士提升數據處理與分析挖掘能力,提高工作效能和績效水平的自學Python數據科學應用的工具書。
全書共分13章,內容包括:第1章數據科學應用概述;第2章Python的入門基礎知識;第3章數據清洗;第4~6章特徵工程介紹,包括特徵選擇、特徵處理和特徵提取;第7章數據可視化應用;第8~13章介紹6種數據挖掘與建模的方法,分別為線性回歸、Logistic回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡、RFM分析。
《Python數據科學應用從入門到精通》既適合作為經濟學、管理學、統計學、金融學、社會學、醫學、電子商務等相關專業的學生學習Python數據科學應用的專業教材或參考書,也適合作為企事業單位數字化人才培養的教科書與工具書。此外,還可以作為職場人士提升數據處理與分析挖掘能力,提高工作效能和績效水平的自學Python數據科學應用的工具書。
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