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内容简介:
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书籍目录:
第1章 大数据及Python概述
1.1 大数据的发展和现状
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的发展历程
1.1.3 大数据国内外发展现状
1.2 大数据的概念
1.2.1 数据量大
1.2.2 数据类型繁多
1.2.3 处理速度快
1.2.4 价值密度低
1.3 大数据的应用
1.4 大数据的关键技术
1.4.1 大数据采集技术
1.4.2 大数据预处理技术
1.4.3 大数据存储及管理技术
1.4.4 大数据分析及挖掘技术
1.4.5 大数据展现与应用技术
1.5 大数据分析的现状和步骤
1.5.1 大数据分析的现状
1.5.2 大数据分析创造价值的步骤
1.6 Python在大数据应用中的重要性
1.7 Python与数据分析的关系
1.7.1 数据分析
1.7.2 数据分析的基本步骤
1.7.3 Python与数据分析
1.7.4 数据分析相关的Python库
思考与练r/>第2章 Python基础知识
2.1 Python概述
2.1.1 Python语言的发展历程
2.1.2 Python的特点
2.1.3 Python的下载、安装与使用
2.1.4 Anaconda开发环境的安装和使用
2.2 基础数据类型
2.2.1 数字
2.2.2 字符串
2.3 常量与变量
2.4 运算符与表达式
2.4.1 算术运算符
2.4.2 关系运算符
2.4.3 逻辑运算符
2.4.4 位运算符
2.4.5 成员和身份运算符
2.4.6 赋值运算符
2.5 常用Python内置函数
2.5.1 基本输入/输出函数
2.5.2 常用转换函数
2.5.3 常用数学函数
2.5.4 其他常用函数
思考与练r/>第3章 程序流程控制结构
3.1 顺序结构
3.2 分支结构
3.2.1 单分支结构
3.2.2 双分支结构
3.2.3 多分支选择结构
3.2.4 分支结构的嵌套
3.3 循环结构
3.3.1 while语句
3.3.2 for语句
3.3.3 循环控制语句
3.3.4 循环嵌套
思考与练r/>第4章 常用组合数据类型
4.1 列表
4.1.1 列表的创建
4.1.2 列表的基本作
4.1.3 列表常用方法
4.1.4 列表作符
4.1.5 内置函数对列表的作
4.1.6 切片作
4.1.7 列表应用举例
4.2 元组
4.2.1 元组的创建
4.2.2 元组的基本作
4.2.3 元组运算符
4.2.4 元组和列表的区别
4.2.5 元组应用举例
4.3 字
……
第3章 程序流程控制结构
第4章 常用组合数据类型
第5章 函数与模块
第6章 面向对象程序设计
第7章 文件相关作
第8章 数据预处理和数据分析
第9章 使用NumP行数据分析
第10章 使用Pandas处理结构化数据
第11章 使用NLJmPy和Panda行预处理
第12章 使用scikit-lear行机器学r/>第13章 综合案例
参考文献
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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书籍清晰度:6分
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:7分
主题深度:6分
文字风格:3分
语言运用:9分
文笔流畅:4分
思想传递:5分
知识深度:3分
知识广度:9分
实用性:5分
章节划分:3分
结构布局:5分
新颖与独特:9分
情感共鸣:3分
引人入胜:3分
现实相关:6分
沉浸感:6分
事实准确性:5分
文化贡献:3分