Python与数据科学--聚文网

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内容简介

王仁武编著的《Python与数据科学》分为基础编、分析编、挖掘编和提高编四部分。基础编包括数据科学简介（第1章）和Python基础知识（第2章）两章。涉及数据科学的概念、数据科学的学习方法、数据科学家的概念、数据科学家的应备技能、Python与数据科学的关系、数据科学领域中常用的Python包。分析编包括Python数据获取和数据预处理（第3 章）和利用Python进行数据分析（第4章）两章。内容包括Python数据获取的各种方式：从文件中、从数据库中、从Web网页中获取数据，对获取的数据可采用Python Pandas进行数据清洗、数据集成与数据转换等数据预处理工作。挖掘编包括利用Python进行数据挖掘（第5章）和利用Python进行文本挖掘（第6章）两章。在数据挖掘部分首先简单介绍了Python的Scikit-Learn数据挖掘库的安装与使用，然后结合实例详细介绍数据挖掘中常用的算法；在文本挖掘部分首先详细介绍文本挖掘的一般流程，以及如何使用Python来进行文本挖掘，然后文本自动分类、文本聚类、文本情感分析、全文检索这四个应用为例结合Python实例做具体介绍。提高编介绍了python在海量数据分析处理上的应用（第7章）。首先介绍了大数据操作系统Spark的安装使用，然后以PageRank和推荐系统这两个典型的海量数据分析（大数据分析）为例来介绍Python在这一方面的应用。

本书简介基础编 1 数据科学简介 1.1 什么是数据科学 1.2 如何学习数据科学 1.3 什么是数据科学家 1.4 数据科学家需要掌握的技能 1.5 Python与数据科学 1.6 数据科学领域常用的Python包本章小结参考文献 2 Python基础知识 2.1 Python基本概念 2.2 序列和基本语句 2.3 函数和模块本章小结习题参考文献分析编 3 Python数据获取与数据预处理 3.1 Python数据获取 3.2 Python数据预处理本章小结习题参考文献 4 利用Python进行数据分析 4.1 数据分析与Python 4.2 基本统计分析 4.3 主成分分析（PCA） 4.4 线性回归本章小结习题参考文献挖掘编 5 利用Python进行数据挖抛 5.1 数据挖掘与Py 5.2 k最近邻（k-Nearest Neighbor） 5.3 决策树（Decision Tree） 5.4 朴素贝叶斯（Naive Bayesian） 5.5 逻辑回归（Logistic Regression） 5.6 Apriori算法 5.7 聚类分析（Clustering Analysis） 5.8 随机森林（Random Forest）本章小结习题参考文献 6 利用Python进行文本挖掘 6.1 文本挖掘简介 6.2 Python与文本分类 6.3 Python与文本聚类 6.4 Python与文本情感分析 6.5 Python与全文检索本章小结习题参考文献提高编 7 Python与海量数据处理简介 7.1 Spark简介 7.2 Pag 7.3 Python与推荐系统本章小结习题参考文献

Python与数据科学

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