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用于数据科学的Python 
用于数据科学的Python
概述

学习Python编程和统计信息的快速简便方法

Python是1980年代后期创建的通用编程语言,并以Monty Python命名。该语言已被成千上万的人用来做各种事情,从在英特尔测试微芯片到为Instagram提供动力,再到通过PyGame库构建视频游戏。

Python数据科学专为数据分析新手编写,并讨论了Python数据分析编程和统计的基础。该书还讨论了Google Colab,这使在云中编写Python代码成为可能。

  • 数据科学和Python入门
  • 可视化信息
  • 纠缠数据
  • 从数据中学习

本书提供了开始进行数据科学编程所需的统计背景,包括概率,随机分布,假设检验,置信区间以及建立用于预测的回归模型。

总目录

第一部分:数据科学和Python入门

  • 第1章:发现数据科学和Python之间的匹配
  • 第2章:介绍Python的功能和奇迹
  • 第3章:为数据科学设置Python
  • 第4章:使用Google Colab

第二部分:涉入数据

  • 第5章:了解工具
  • 第6章:处理真实数据
  • 第7章:整理数据
  • 第8章:调整数据
  • 第9章:将您所知道的付诸实践

第三部分:可视化信息

  • 第10章:在MatPlotLib中获取速成课程
  • 第11章:可视化数据

第四部分:整理数据

  • 第12章:扩展Python的功能
  • 第13章:探索数据分析
  • 第14章:降维
  • 第15章:群集
  • 第16章:检测数据中的异常值

第五部分:从数据中学习

  • 第17章:探索四种简单有效的算法
  • 第18章:执行交叉验证,选择和优化
  • 第19章:使用线性和非线性技巧增加复杂性
  • 第20章:了解众多的力量

第六部分:数位的一部分

  • 第21章:十个基本数据资源
  • 第22章:您应该接受的十项数据挑战