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Python数据科学手册 英文pdf源码_Python教程
资源名称： 数据科学手册 英文 源码 数据科学手册是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个 数据科学中的重点工具包。首先从 和 开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 章讲解能提供 对象的 ，它可以用 高效地存储和操作大型数组；第 章主要涉及提供 对象的 ，它可以用 高效地存储和操作带标签的 列式数据；第 章的主角是 ，它为 提供了许多数据可视化功能；第 章以 为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的 版实现。 第 章 ：超越
数据科学导论 Python语言实现 完整pdf_Python教程
资源名称：数据科学导论 语言实现 完整 第 章 新手上路 数据科学与 简介 的安装 还是 分步安装 核心工具包一瞥 工具包的安装 工具包升级 科学计算发行版 简介 本书使用的数据集和代码 小结 第 章 数据改写 数据科学过程 使用 进行数据加载与预处理 数据快捷加载 处理问题数据 处理大数据集 访问其他数据格式 数据预处理 数据选择 使用分类数据和文本数据 使用 进行数据处理 中的 维数组 对象基础 创建 数组 从列表到一维
数据科学实战手册（R+Python） 完整版 中文_Python教程
资源名称：数据科学实战手册 完整版 中文 第 章 准备你的数据科学环境 第 章 汽车数据的可视化分析（ ） 第 章 模拟美式橄榄球比赛数据（ ） 第 章 建模分析股票市场数据（ ） 第 章 就业数据的可视化探索（ ） 第 章 运用税务数据进行应用导向的数据分析（ ） 第 章 运用汽车数据进行可视化分析（ ） 第 章 社交网络分析（ ） 第 章 大规模电影推荐（ ） 第 章 获取和定位 数据（ ） 第 章 利用 和 优化数值计算（ ） 资源截图：
![Python网络数据采集 （[美] 米切尔） 中文_Python教程](http://static.good2020.cn/2020/07/1595094169-f79262889b50a3e.png)
Python网络数据采集 （[美] 米切尔） 中文_Python教程
资源名称： 网络数据采集 美 米切尔 中文 第一部分 创建爬虫 第 章 初见网络爬虫 第 章 复杂 解析 第 章 开始采集 第 章 使用 第 章 存储数据 第 章 读取文档 第二部分 高级数据采集 第 章 数据清洗 第 章 自然语言处理 第 章 穿越网页表单与登录窗口进行采集 第 章 采集 ｓｃｒｉｐｔ 第 章 图像识别与文字处理 第 章 避开采集陷阱 第 章 用爬虫测试网站 第 章 远程采集 资源截图：
Python数据可视化编程实战 中文pdf_Python教程
资源名称： 数据可视化编程实战 中文 第 章 准备工作环境 第 章 了解数据 第 章 绘制并定制化图表 第 章 学习更多图表和定制化 第 章 创建 可视化图表 第 章 用图像和地图绘制图表 第 章 使用正确的图表理解数据 第 章 更多的 知识 资源截图：
Python全栈数据工程师养成攻略_Python教程
资源名称： 全栈数据工程师养成攻略 资源目录： 内容提要 前言 第 章 写在前面 第 章 学会 第 章 获取数据 第 章 存储数据 第 章 静态可视化 第 章 自然语言理解 第 章 基础 第 章 进阶 第 章 动态可视化 第 章 机器学习 第 章 深度学习 第 章 数据的故事 资源截图：
数据科学导论 Python语言实现_Python教程
资源名称：数据科学导论 语言实现 内容简介： 本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的 语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和 佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解 核心概念，成为高效数据科学实践者。 本书共 章，系统介绍了进行数据科学分析和开发所涉及的关键要素。书中首先介绍 软件及相关工具包的安装和使用；接着不仅讲解数据加载、运算和改写等基本数据准备过程，还详细介绍特征选择、维数约简等高级数据操作
Python数据的爬取及处理分析_Python教程
资源名称： 数据的爬取及处理分析 资源目录： 【 教程网】 【 教程网】 科学计算 【 教程网】 网络数据采集 【 教程网】 【 教程网】流畅的 【 教程网】父与子的编程之旅：与小卡特一起学 【 教程网】第一部分、本套教程介绍 【 教程网】第三部分、数据挖掘概述与数据（ ） 【 教程网】第二部分、数据挖掘概述与数据（ ） 【 教程网】第五部分、玩转大数据 深入浅出数据挖掘技术 【 教程网】第四部分、数据挖掘概述与数据（ ） 资源截图：