Python Data Scientific Entry Для быстрого сбора данных и очистки данных по сбору данных и другим задача
Цена: 777руб. (¥36.75)
Артикул: 561114124172
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:人民邮电出版社官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥ 79 59.251 252руб.
¥48.861 033руб.
¥37.9801руб.
¥89.81 898руб.
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Каталог
Глава 1 Что такое наука данных 1
Анализ данных Союза Шаг 2
Блок 2 Маршрут сбора данных 3
Структура отчета 3 -го блока 4
У тебя 5 очередь
Глава 2 Data Science Python Core 6
Блок 4 понимает основную строковую функцию 6
Блок 5 выбирает правильную структуру данных 8
Блок 6 Деривативное понимание Список 9
Блок 7 Используйте счетчик 10
Блок 8 Используйте файл 11
Блок 9 Доступ к Интернету 12
Блок 10 использует режим реализации регулярного выражения.
Блок 11 Имя глобального файла и другая строка 17
Блок 12 и раскрытие данных 18
В твоем очередь 18
Глава 3 Используйте текстовые данные 20
Блок 13 для обработки HTML -файла 20
Блок 14 Обработка файла CSV 24
Блок 15 читает файл json 25
Блок 16 для обработки текста на естественном языке 27
У тебя 31 год
Глава 4 Используйте базу данных 33
Блок 17 Установить базу данных MySQL 33
Блок 18 Используется база данных MySQL: командная строка 36
Блок 19 Используется база данных MySQL: PymySQL 39
Блок 20 для улучшения хранения документов: MongoDB 41
У тебя 44
Глава 5 Многочисленные данные в форме формы 45
Блок 21 Создать массив 46
Блок 22 и повторно 48
Блок 23 Индекс и срез 49
Блок 24 -й трансляция 51
Блок 25 показывает универсальную функцию 52
Блок 26 Понимание условий функция 54
Сбор и вид блока 27 массив 54
Блок 28 использует массив в качестве коллекции 56
Сохраните и прочитайте 29 -й массив 57
Блок 30 генерирует синтетическую синусоидальную волну 57
У тебя 59
Глава 6 Используйте серию и кадр 61
Блок 31 Пандас Структура данных 62
Блок 32 Данные RESHAPE 67
Блок 33 Данные об утилизации 72
Блок 34 Блок Данные 75
Сортировка и описание блока 35 Данных 78
Блок 36 Преобразование данных 82
Блок 37 Основная функция файла чтения и записи Pandas 87
Это ваш очередь 90
Глава 7 Используйте сетевые данные 91
Анализ 38 -й концепции единицы 91
Блок 39 последовательность сетевого анализа 94
Блок 40 использует Networkx 95
Это твой очередь 101
Глава 8 Рисунок 103
Блок 41 использует Pyplot для базового рисунка 104
Блок 42 Понимает другой тип рисунка 106
Блок 43 опытный в отделении рисунка 107
Блок 44 использует панды, чтобы нарисовать 109
Это ваш очередь 111
Глава 9 Вероятность и статистика 113
Блок 45 Распределение вероятностей 113
Блок 46 Статистический 115
Блок 47 Завершенная статистика в виде Python 117
Это ваш очередь 120
Глава 10 Машинное обучение 122
Блок 48 Прогнозируйте эксперимент 122
Блок 49 Линейная регрессия подгонка 124
Блок 50 со средним кластером K для достижения группы данных 129
Блок 51 выживает в случайных лесах.
Это твой очередь 133
Приложение 1 Удлинитель. Чтение 135
Приложение 2 Single Star Project Solution 137
Ссылки 146
Введение
В этой книге объясняются основные знания науки о данных на языке питонов, охватывающие сбор данных, очистку, хранение, поиск, конверсию, визуализацию, расширенную анализ данных (анализ сети), статистику и машинное обучение.Конкретный контент включает в себя: основную функцию науки о данных, численные данные текстовых данных, баз данных, формы таблицы, использование серий и кадров, сетевых данных, чертеж данных, вероятности и статистики, машинного обучения.В этом письменном исследовании это разработчик, который является выпускником и бакалавриатом, преподавателями науки о данных, новыми специалистами по науке о данных и тех, кто хочет иметь справочное руководство, чтобы помочь запомнить все функции и параметры Python.
об авторе
Профессор компьютерной науки Dmitry Zinoviev преподает в Университете SAFECCCH с 2001 года.Исследовательские интересы включают компьютерное моделирование и моделирование, сетевые науки, анализ социальных сетей и цифровые гуманитарные науки.Он имеет степень магистра в области физики в Национальном университете Москвы и доктор философии в области компьютерных наук от филиала Шикси Государственного университета Нью -Йорка.
Рекомендуемая рекомендация
Быстро справляется с общими задачами и инструментами в областях сбора и очистки данных, анализа данных, машинного обучения и других наук о данных, а также легко решать проблемы с данными с Python