Python全栈数据工程师养成攻略 Python机器学习入门教程 视频讲解版PDF电子书下载

第1章 写在前面 1

1.1 数据工程和编程语言 1

1.1.1 如何玩转数据 1

1.1.2 关于编程语言 3

1.2 带好装备——Python和Sublime 4

1.2.1 Python 4

1.2.2 Sublime 5

1.2.3 运行Python代码的方法 6

1.2.4 Hello World 7

1.3 数据结构和常见类型 7

1.3.1 数据的结构 8

1.3.2 数据的类型 8

第2章 学会Python 10

2.1 Python基础语法 10

2.1.1 Python的特点 10

2.1.2 中文编码 10

2.1.3 变量 11

2.1.4 注释 14

2.1.5 保留名 14

2.1.6 行和缩进 15

2.1.7 运算符 15

2.1.8 条件 15

2.1.9 循环 16

2.1.10 时间 18

2.1.11 文件 19

2.1.12 异常 19

2.1.13 函数 20

2.1.14 补充内容 20

2.2 实战：西游记用字统计 21

2.2.1 数据 21

2.2.2 目标 21

2.2.3 步骤 21

2.2.4 总结 23

第3章 获取数据 24

3.1 HTTP请求和Chrome 24

3.1.1 访问一个链接 24

3.1.2 Chrome浏览器 25

3.1.3 HTTP 27

3.1.4 URL类型 28

3.2 使用Python获取数据 29

3.2.1 urllib2 29

3.2.2 GET请求 29

3.2.3 POST请求 30

3.2.4 处理返回结果 30

3.3 实战：爬取豆瓣电影 31

3.3.1 确定目标 31

3.3.2 通用思路 32

3.3.3 寻找链接 32

3.3.4 代码实现 34

3.3.5 补充内容 38

第4章 存储数据 40

4.1 使用XAMP搭建Web环境 40

4.1.1 Web环境 40

4.1.2 偏好设置 41

4.1.3 Hello World 43

4.2 MySQL使用方法 44

4.2.1 基本概念 44

4.2.2 命令行 44

4.2.3 Web工具 44

4.2.4 本地软件 47

4.3 使用Python操作数据库 49

4.3.1 MySQLdb 49

4.3.2 建立连接 49

4.3.3 执行操作 50

4.3.4 关闭连接 52

4.3.5 扩展内容 52

第5章 静态可视化 53

5.1 在R中进行可视化 53

5.1.1 下载和安装 53

5.1.2 R语言基础 54

5.1.3 ggplot2 59

5.1.4 R语言学习笔记 59

5.2 掌握ggplot2数据可视化 59

5.2.1 图形种类 59

5.2.2 基本语法 60

5.2.3 条形图 61

5.2.4 折线图 61

5.2.5 描述数据分布 62

5.2.6 分面 62

5.2.7 R语言数据可视化 62

5.3 实战：Diamonds数据集探索 63

5.3.1 查看数据 63

5.3.2 价格和克拉 64

5.3.3 价格分布 64

5.3.4 纯净度分布 65

5.3.5 价格概率分布 65

5.3.6 不同切工下的价格分布 65

5.3.7 坐标变换 66

5.3.8 标题和坐标轴标签 66

第6章 自然语言理解 67

6.1 走近自然语言理解 67

6.1.1 概念 67

6.1.2 内容 67

6.1.3 应用 68

6.2 使用jieba分词处理中文 70

6.2.1 jieba中文分词 70

6.2.2 中文分词 70

6.2.3 关键词提取 72

6.2.4 词性标注 73

6.3 词嵌入的概念和实现 73

6.3.1 语言的表示 73

6.3.2 训练词向量 75

6.3.3 代码实现 75

第7章 Web基础 78

7.1 网页的骨骼：HTML 78

7.1.1 HTML是什么 78

7.1.2 基本结构 78

7.1.3 常用标签 79

7.1.4 标签的属性 82

7.1.5 注释 83

7.1.6 表单 83

7.1.7 颜色 84

7.1.8 DOM 85

7.1.9 HTML5 86

7.1.10 补充内容 86

7.2 网页的血肉：CSS 86

7.2.1 CSS是什么 87

7.2.2 基本结构 87

7.2.3 使用CSS 87

7.2.4 常用选择器 89

7.2.5 常用样式 91

7.2.6 CSS3 94

7.2.7 CSS实例 97

7.2.8 补充学习 98

7.3 网页的关节：JS 99

7.3.1 JS是什么 99

7.3.2 使用JS 99

7.3.3 JS基础 100

7.3.4 补充学习 103

第8章 Web进阶 104

8.1 比JS更方便的JQuery 104

8.1.1 引入JQuery 104

8.1.2 语法 105

8.1.3 选择器 106

8.1.4 事件 107

8.1.5 直接操作 108

8.1.6 AJAX请求 112

8.1.7 补充学习 113

8.2 实战：你竟是这样的月饼 113

8.2.1 项目简介 113

8.2.2 首页实现 115

8.2.3 月饼页实现 128

8.2.4 项目总结 133

8.3 基于ThinkPHP的简易个人博客 134

8.3.1 ThinkPHP是什么 134

8.3.2 个人博客 134

8.3.3 下载和初始化 134

8.3.4 MVC 135

8.3.5 数据库配置 136

8.3.6 控制器、函数和渲染模板 137

8.3.7 U函数和页面跳转 139

8.3.8 表单实现和数据处理 141

8.3.9 读取数据并渲染 142

8.3.10 项目总结 145

8.4 基于Flask的简易个人博客 146

8.4.1 Flask是什么 146

8.4.2 项目准备 147

8.4.3 渲染模板 149

8.4.4 操作数据库 150

8.4.5 完善其他页面 152

8.4.6 项目总结 155

第9章 动态可视化 157

9.1 使用ECharts制作交互图形 157

9.1.1 ECharts是什么 157

9.1.2 引入Echarts 158

9.1.3 准备一个画板 158

9.1.4 绘制ECharts图形 158

9.1.5 使用其他主题 160

9.1.6 配置项手册 160

9.1.7 开始探索 164

9.2 实战：再谈豆瓣电影数据分析 164

9.2.1 项目成果 164

9.2.2 数据获取 164

9.2.3 数据清洗和存储 167

9.2.4 数据分析 168

9.2.5 数据可视化 168

9.2.6 项目总结 171

9.3 数据可视化之魅D3 172

9.3.1 D3是什么 172

9.3.2 D3核心思想 172

9.3.3 一个简单的例子 173

9.3.4 深入理解D3 177

9.3.5 开始探索 180

9.4 实战：星战电影知识图谱 181

9.4.1 项目成果 181

9.4.2 数据获取 182

9.4.3 数据分析 182

9.4.4 数据可视化 183

9.4.5 项目总结 184

9.5 艺术家爱用的 Processing 185

9.5.1 Processing是什么 185

9.5.2 一个简单的例子 186

9.5.3 Processing基础 186

9.5.4 更多内容 189

9.6 实战：上海地铁的一天 189

9.6.1 项目成果 189

9.6.2 项目数据 189

9.6.3 项目思路 190

9.6.4 项目实现 190

9.6.5 项目总结 197

第10章 机器学习 198

10.1 明白一些基本概念 198

10.1.1 机器学习是什么 198

10.1.2 学习的种类 199

10.1.3 两大痛点 202

10.1.4 学习的流程 203

10.1.5 代码实现 205

10.2 常用经典模型及实现 206

10.2.1 线性回归 206

10.2.2 Logistic回归 206

10.2.3 贝叶斯 207

10.2.4 K近邻 207

10.2.5 决策树 207

10.2.6 支持向量机 209

10.2.7 K-Means 209

10.2.8 神经网络 210

10.2.9 代码实现 210

10.3 调参比赛大杀器XGBoost 213

10.3.1 为什么要调参 214

10.3.2 XGBoost是什么 214

10.3.3 XGBoost安装 214

10.3.4 XGBoost模型参数 215

10.3.5 XGBoost调参实战 216

10.3.6 总结 227

10.4 实战：微额借款用户人品预测 227

10.4.1 项目背景 227

10.4.2 数据概况 228

10.4.3 缺失值处理 228

10.4.4 特征工程 229

10.4.5 特征选择 230

10.4.6 模型设计 231

10.4.7 项目总结 232

第11章 深度学习 233

11.1 初探Deep Learning 233

11.1.1 深度学习是什么 233

11.1.2 神经元模型 234

11.1.3 全连接层 235

11.1.4 代码实现 236

11.2 用于处理图像的CNN 237

11.2.1 CNN是什么 238

11.2.2 CNN核心内容 239

11.2.3 CNN使用方法 241

11.2.4 CNN模型训练 242

11.2.5 代码实现 242

11.3 用于处理序列的 RNN 242

11.3.1 RNN是什么 242

11.3.2 RNN模型结构 243

11.3.3 LSTM 244

11.3.4 RNN使用方法 246

11.3.5 代码实现 246

11.4 实战：多种手写数字识别模型 246

11.4.1 手写数字数据集 247

11.4.2 全连接层 248

11.4.3 CNN实现 252

11.4.4 RNN实现 253

11.4.5 实战总结 254

第12章 数据的故事 256

12.1 如何讲一个好的故事 256

12.1.1 为什么要做PPT 256

12.1.2 讲一个好的故事 256

12.1.3 用颜值加分 257

12.1.4 总结 258

12.2 实战：有内容有颜值的分享 258

12.2.1 SODA 258

12.2.2 公益云图 260

12.2.3 上海BOT 262

12.2.4 总结 263