当前位置:首页 > 工业技术
Python与数据科学
Python与数据科学

Python与数据科学PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:12 积分如何计算积分?
  • 作 者:王仁武编著
  • 出 版 社:上海:华东师范大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787567544024
  • 页数:342 页
图书介绍:本书基于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。
《Python与数据科学》目录

本书简介 1

基础编 1

1 数据科学简介 3

1.1 什么是数据科学 3

1.2 如何学习数据科学 4

1.3 什么是数据科学家 4

1.4 数据科学家需要掌握的技能 6

1.5 Python与数据科学 7

1.6 数据科学领域常用的Python包 9

本章小结 12

参考文献 12

2 Python基础知识 13

2.1 Python基本概念 13

2.2 序列和基本语句 27

2.3 函数和模块 45

本章小结 63

习题 63

参考文献 64

分析编 65

3 Python数据获取与数据预处理 67

3.1 Python数据获取 67

3.2 Python数据预处理 92

本章小结 128

习题 129

参考文献 129

4 利用Python进行数据分析 130

4.1 数据分析与Python 130

4.2 基本统计分析 145

4.3 主成分分析(PCA) 155

4.4 线性回归 160

本章小结 166

习题 166

参考文献 167

挖掘编 169

5 利用Python进行数据挖掘 171

5.1 数据挖掘与Python 171

5.2 k最近邻 176

5.3 决策树 184

5.4 朴素贝叶斯 197

5.5 逻辑回归 204

5.6 Apriori算法 214

5.7 聚类分析 222

5.8 随机森林 238

本章小结 243

习题 244

参考文献 246

6 利用Python进行文本挖掘 247

6.1 文本挖掘简介 247

6.2 Python与文本分类 266

6.3 Python与文本聚类 274

6.4 Python与文本情感分析 281

6.5 Python与全文检索 286

本章小结 293

习题 294

参考文献 294

提高编 297

7 Python与海量数据处理简介 299

7.1 Spark简介 299

7.2 PageRank 305

7.3 Python与推荐系统 322

本章小结 341

习题 341

参考文献 342

相关图书
作者其它书籍
返回顶部