2022新書(shū)《Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)》pdf下載

Python是訪問(wèn)、操作和從各種數(shù)據(jù)中獲得見(jiàn)解的理想選擇?！?/span> Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)》通過(guò)根植于實(shí)際示例和實(shí)踐活動(dòng)的邊做邊學(xué)的方法向你介紹Python的數(shù)據(jù)分析世界。 你將學(xué)習(xí)如何編寫(xiě)Python代碼來(lái)獲取、轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷和決策支持中的用例實(shí)踐最先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

你將發(fā)現(xiàn)Python豐富的用于基本操作的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集，以及用于數(shù)據(jù)科學(xué)的健壯的開(kāi)源庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)，包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。這些示例展示了如何以各種格式加載數(shù)據(jù)，如何簡(jiǎn)化、分組和聚合數(shù)據(jù)集，以及如何創(chuàng)建圖表、地圖和其他可視化功能。后面的章節(jié)將深入展示真實(shí)世界的數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括使用位置數(shù)據(jù)為出租車(chē)服務(wù)提供動(dòng)力，市場(chǎng)籃子分析來(lái)識(shí)別共同購(gòu)買(mǎi)的商品，以及機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格。

這本書(shū)從數(shù)據(jù)處理和分析的概念介紹開(kāi)始，解釋一個(gè)典型的數(shù)據(jù)處理管道。然后，我們將介紹Python的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和一些廣泛用于數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序的第三方Python庫(kù)。接下來(lái)，我們將探討用于獲取、組合、聚合、分組、分析和可視化不同大小和數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)集的日益復(fù)雜的技術(shù)。隨著本書(shū)的深入，我們將把Python數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用到商業(yè)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷和金融領(lǐng)域的實(shí)際用例中。每一章都包含“練習(xí)”部分及完整代碼，這樣你就可以練習(xí)和鞏固你剛剛學(xué)到的知識(shí)。

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1，點(diǎn)擊下方公眾號(hào)?數(shù)據(jù)STUDIO?名片
2，關(guān)注? 數(shù)據(jù)STUDIO 后，在消息后臺(tái)回復(fù)? PYML

▲點(diǎn)擊關(guān)注「數(shù)據(jù)STUDIO」 回復(fù)? PYML

注意??? 是公眾號(hào)『數(shù)據(jù)STUDIO』，非本號(hào)

原版封面

• 第一章: 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)為理解使用數(shù)據(jù)的基本要素提供了必要的背景知識(shí)。你將了解到數(shù)據(jù)有不同的類別，包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然后，你將了解典型數(shù)據(jù)分析過(guò)程中涉及的步驟。
• 第二章:Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹Python內(nèi)置的四種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):列表、字典、元組和集合。你將看到如何使用每個(gè)結(jié)構(gòu)，以及如何將它們組合成更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，可以表示現(xiàn)實(shí)世界的對(duì)象。
• 第三章:Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)討論了Python健壯的第三方數(shù)據(jù)分析和操作庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)。你將看到pandas庫(kù)及其主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series和DataFrame，它們已經(jīng)成為面向數(shù)據(jù)的Python應(yīng)用程序的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)。你還將了解NumPy和scikit-learn，這兩個(gè)庫(kù)通常用于數(shù)據(jù)科學(xué)。
• 第四章:從文件和api訪問(wèn)數(shù)據(jù)深入了解獲取數(shù)據(jù)并將其加載到腳本中的細(xì)節(jié)。你將學(xué)習(xí)如何將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)(如文件和api)加載到Python腳本中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，以便進(jìn)行進(jìn)一步處理。
• 第五章:使用數(shù)據(jù)庫(kù)繼續(xù)討論將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Python，涵蓋了如何使用數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)。你將看到訪問(wèn)和操作存儲(chǔ)在不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的示例，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(如MySQL)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)(如MongoDB)。
• 第六章:聚合數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并進(jìn)行聚合計(jì)算來(lái)解決匯總數(shù)據(jù)的問(wèn)題。你將學(xué)習(xí)使用pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并生成小計(jì)、總計(jì)和其他聚合。
• 第七章:結(jié)合數(shù)據(jù)集介紹了如何將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)組合為一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)集。你將學(xué)習(xí)SQL開(kāi)發(fā)人員用于連接數(shù)據(jù)庫(kù)表的技術(shù)，并將它們應(yīng)用于內(nèi)置的Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、NumPy數(shù)組和pandas DataFrames。
• 第八章:創(chuàng)建可視化討論可視化是最自然的方式揭露隱藏的數(shù)據(jù)中的模式。你將了解不同類型的可視化，如線形圖、條形圖和直方圖，并將了解如何使用用于繪圖的主要Python庫(kù)Matplotlib創(chuàng)建它們。你還將使用Cartopy庫(kù)來(lái)生成映射。
• 第九章:分析位置數(shù)據(jù)解釋如何使用geopy和Shapely庫(kù)處理位置數(shù)據(jù)。你將學(xué)習(xí)獲取和使用靜止和移動(dòng)物體的GPS坐標(biāo)的方法，并將探索拼車(chē)服務(wù)如何為給定的皮卡識(shí)別最佳汽車(chē)的現(xiàn)實(shí)世界示例。
• 第十章:分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)提出了一些分析技術(shù)可以應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取有意義的數(shù)據(jù)。特別地，本章中的例子說(shuō)明了時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析如何應(yīng)用于股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)。
• 第十一章:從數(shù)據(jù)中獲得洞察力探討了從數(shù)據(jù)中獲得洞察力的策略，以便做出明智的決定。例如，你將學(xué)習(xí)如何發(fā)現(xiàn)超市中銷售的產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，從而確定在一次交易中經(jīng)常一起購(gòu)買(mǎi)的商品組(對(duì)推薦和促銷有用)。
• 第十二章:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析涵蓋了使用scikitlearn先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。你將訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)產(chǎn)品的星級(jí)評(píng)級(jí)對(duì)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行分類，并預(yù)測(cè)股票價(jià)格的趨勢(shì)。

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?????寶藏級(jí)????? 原創(chuàng)公眾號(hào)『數(shù)據(jù)STUDIO』內(nèi)容超級(jí)硬核。公眾號(hào)以Python為核心語(yǔ)言，垂直于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，包括 可戳 ??? Python ｜ MySQL ｜ 數(shù)據(jù)分析 ｜ 數(shù)據(jù)可視化 ｜ 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘 ｜ 爬蟲(chóng) ?等，從入門(mén)到進(jìn)階！