- Python数据科学实战/人工智能与大数据系列
- - 作者：(美)内森·乔治|责编:刘志红|译者:殷海英
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121459429
  - 出版日期：2023/07/01
  - 页数：513
- 售价：71.2

内容大纲
数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域，行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢？通过系统地学习本书和动手实践，可以满足这个需求。本书共六个部分，用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识，让读者可以轻松了解它的流程与原理。第二部分，通过几个例子为读者介绍如何处理各种数据，从电子表格到网络抓取，涵盖了工作中的常用数据处理方法。第三部分，使用通俗易懂的语言为读者介绍数据科学中使用到的统计学知识。第四部分，通过示例介绍机器学习技术，让读者可以根据以往的数据对未来进行预测。在本书的后两部分，为读者介绍如何对文本进行分析及制作生动的报告，并讨论了数据科学的未来发展趋势。
作者介绍
目录
第1部分  简介和基础知识
  第1章  数据科学简介
    数据科学的起源
    顶级数据科学工具和技能
      Python
      其他编程语言
      GUI和平台
      云端工具
      统计方法和数学
      数据的收集、组织和准备
      软件开发
      业务理解与沟通
    数据科学及相关专业
      机器学习
      商业智能
      深度学习
      数据工程
      大数据
      统计方法
      自然语言处理（NLP）
      人工智能（AI）
      选择如何专业化
    数据科学项目方法论
      在其他领域使用数据科学
      CRISP-DM
      TDSP
      进一步阅读数据科学项目管理策略
      其他工具
    本章测试
    本章小结
  第2章  Python入门
    使用Anaconda安装并使用Python
      安装Anaconda
      运行Python代码
      Python shell
      IPython shell
      Jupyter
      为什么使用命令行
      命令行基础
      安装并使用代码文本编辑器——VS Code
      使用VS Code编辑Python代码
      运行Python文件
      安装Python包和创建虚拟环境
  ……
第2部分  处理数据
第3部分  数据科学中的统计学
第4部分  机器学习
第5部分  文本分析和报告
第6部分  总结

内容大纲

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