Python 数据科学入门

内容简介

本书以 Python 语言讲解数据科学基础知识,涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、数据分析(网络分析)、统计和机器学习等内容。具体内容包括:数据科学的 Python 核心特性,文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series 和 frame、网络数据的使用,数据的绘制,概率与统计,机器学习。

《Python 数据科学入门》面向研究生和本科生、数据科学教员、刚入门的数据科学专业人员,以及那些想拥有一本参考手册来帮助记住所有 Python 函数及参数的开发人员。

编辑推荐

  • 不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化
  • 如何用 NumPy 和 Pandas 模块处理数值数据
  • 探索用 MySQL 和 MongoDB 配置、填充、查询数据
  • 网络创建、度量和分析
  • 概率与统计以及机器学习的相关基本概念

作者简介

Dmitry Zinoviev,计算机科学教授,自2001年起一直在萨福克大学任教。研究兴趣包括计算机模拟与建模、网络科学、社交网络分析以及数字人文。拥有莫斯科国立大学物理学硕士学位和纽约州立大学石溪分校计算机科学博士学位。

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