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商品定價
$200~$399
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出版日期
2025年
(1)
2023~2024
(3)
2021~2022
(2)
裝訂方式
平裝
(6)
作者
井超、張曉華、喬鋼柱
(1)
呂雲翔、姚澤良、李伊琳
(1)
安俊秀、唐聃、柳源
(1)
王貴、楊武劍、周蘇
(1)
耿秀麗
(1)
董付國
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機械工業出版社
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面向新工科高等院校大數據專業系列教材
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系列：面向新工科高等院校大數據專業系列教...
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1.
Python數據分析與可視化（簡體書）
出版日：
2022/04/18
作者：
呂雲翔
;
姚澤良
;
李伊琳
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
《Python數據分析與可視化》介紹了數據分析的各主要流程，並引入了6個完整的數據分析案例。《Python數據分析與可視化》從理論和案例兩個角度對數據分析與可視化以及Python的工具進行了介紹，採用理論分析和編程實踐相結合的形式，按照數據分析的基本步驟介紹了數據分析的理論知識，並對相應的Python庫進行了詳細介紹，讓讀者在瞭解數據分析的基本理論知識的同時能夠快速上手實現數據分析的程序。 《Python數據分析與可視化》適合Python語言初學者、數據分析從業人士以及高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的師生使用。
優惠價：
87
308
無庫存
滿額折
2.
數據采集與預處理技術應用（簡體書）
出版日：
2023/08/30
作者：
安俊秀
;
唐聃
;
柳源
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書重點介紹了數據采集和數據預處理的相關理論與技術。全書共9章，主要包括數據采集與預處理概述，大數據開發環境的搭建，使用Flume採集系統日誌數據，使用Kafka採集系統日誌數據，其他常用的系統日誌數據采集工具，使用網絡爬蟲採集Web數據，Python數據預處理庫的使用，使用ETL工具Kettle進行數據預處理，以及其他常用的數據預處理工具。本書在第2章至第9章安排了豐富的實踐操作，實現了理論與實踐的有機結合，幫助讀者更好地學習和掌握數據采集與預處理的關鍵技術。本書可以作為高等院校大數據專業的大數據課程教材，也可以作為計算機相關專業的專業課或選修課教材，同時也可以作為從事大數據相關專業的工作人員的參考用書。
優惠價：
87
312
無庫存
滿額折
3.
Python程序設計基礎與應用(第2版)（簡體書）
出版日：
2022/01/13
作者：
董付國
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書是一本系統介紹Python程序開發與應用的教程，內容系統全面，配套資源豐富，應用性強。全書共13章，主要包括Python編程基礎（第1～10章）和Python應用開發（第11～13章）兩部分內容，編程基礎部分通過眾多案例對Python程序設計的相關概念加以解釋，應用開發部分則介紹了網絡爬蟲、數據分析和數據可視化等方面的Python核心應用。本書全部代碼適用於Python 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10以及更高版本。 本書可以作為非計算機專業研究生、本科、專科程序設計課程教材，也可作為計算機專業本、專科程序設計基礎課程教材，以及Python愛好者自學用書。
優惠價：
87
312
無庫存
滿額折
4.
大數據分析方法與應用（簡體書）
出版日：
2024/10/30
作者：
耿秀麗
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書共9章，包括大數據概述、數據分析基礎、回歸分析、聚類算法、推薦算法、文本挖掘、啟發式算法、支持向量機和神經網絡。各章都附有對應案例和習題，以幫助讀者理解和應用。
優惠價：
87
308
無庫存
滿額折
5.
大數據分析與實踐（簡體書）
出版日：
2024/02/20
作者：
王貴
;
楊武劍
;
周蘇
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書系統、全面地介紹了大數據分析的基本知識和技能，詳細介紹了大數據分析基礎、社會研究與方法、計算社會科學及其發展、基本原則與生命週期、構建分析路線與用例、大數據分析的運用、預測分析方法、預測分析技術、大數據分析模型、用戶角色與分析工具、大數據分析平臺、社交網絡與推薦系統、組織分析團隊等內容，最後為大數據分析的學習設計了一個基於大數據集市的課程實踐。
優惠價：
87
339
無庫存
滿額折
6.
Python數據分析與數據可視化（簡體書）
出版日：
2025/09/01
作者：
井超
;
張曉華
;
喬鋼柱
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書以Python為工具，除了系統介紹Python程序開發之外，還重點介紹了基於Python的數據分析與數據可視化。全書共8章，內容包括：數據分析與數據可視化，Python與數據分析、數據可視化，Python程序設計基礎，Python程序設計進階，用NumPy生成和處理數據，用Pandas分析數據，Scikit-learn機器學習基礎，用Matplotlib實現數據可視化。本書通用性較強，適合各類開設數據分析、數據可視化相關課程的高等院校作為教材使用，也適合從事Python數據分析與數據可視化工作的讀者作為自學參考教程。
優惠價：
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