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内容简介:
从Python基础入门开始,到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习,再到利用Python进行金融、地理信息、交通、文本、图像等具体领域数据挖掘与分析,并最终利用Python进行项目GUI可视化应用开发。本书深入浅出地介绍了如何学习Python数据分析技能及应用于具体领域,实践性强。本书分三篇:基础篇、案例篇和提高篇;基础篇(第1~6章)主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识;案例篇(第7~11章)主要介绍了利用Python进行金融、地理信息、交通、文本和图像具体领域的数据挖掘分析应用案例;提高篇(第12章)主要介绍GUI可视化应用项目开发;附录提供6个实训课题,在电子资源中会给出详细的实训指导、数据和程序代码。本书提供了丰富的数据、案例及程序代码,同时理论与实践相结合,以应用为主。适合大数据、数学、计算机、经济金融管理类的本科生和大专生学习。对于研究生及数据挖掘研究者、爱好者也具有很好的参考价值。
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书籍介绍
从Python基础入门开始,到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习,再到利用Python进行金融、地理信息、交通、文本、图像等具体领域数据挖掘与分析,并最终利用Python进行项目GUI可视化应用开发。本书深入浅出地介绍了如何学习Python数据分析技能及应用于具体领域,实践性强。本书分三篇:基础篇、案例篇和提高篇;基础篇(第1~6章)主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识;案例篇(第7~11章)主要介绍了利用Python进行金融、地理信息、交通、文本和图像具体领域的数据挖掘分析应用案例;提高篇(第12章)主要介绍GUI可视化应用项目开发;附录提供6个实训课题,在电子资源中会给出详细的实训指导、数据和程序代码。本书提供了丰富的数据、案例及程序代码,同时理论与实践相结合,以应用为主。适合大数据、数学、计算机、经济金融管理类的本科生和大专生学习。对于研究生及数据挖掘研究者、爱好者也具有很好的参考价值。
网站评分
书籍多样性:6分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:3分
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书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:3分
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稳定性:4分
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:6分
主题深度:4分
文字风格:9分
语言运用:7分
文笔流畅:5分
思想传递:3分
知识深度:9分
知识广度:4分
实用性:8分
章节划分:3分
结构布局:5分
新颖与独特:7分
情感共鸣:8分
引人入胜:4分
现实相关:4分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:9分