智能数据分析与应用--聚文网

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编辑推荐

本教材系重庆工商职业学院首批重量职业教育教师教学创新团队联合四川华迪信息技术有限公司、四川川大智胜股份有限公司编写的基于工作过程系统化的人工智能技术应用专业“活页式”“工作手册式”系列教材之一。

内容简介

随着互联网技术的发展，在新经济的大时代背景下，各行各业都催生出众多的全新业态。伴随大数据、人工智能、区块链等技术的加持，这些业态划分也越来越精细，社会活动的整体效率也越来越高。然而，这一切都不开数据，特别是高质量的数据。
本书围绕智能数据分析与应用处理业务背景及相关技术，以学习情境的方式介绍了：数据分析工具Beautiful Soup与XPath和数据采集工具Requests；根据数据规模大小和格式，可采用Excel、Tabula或Kettle进行数据处理；数据分析工具NumPy、Pandas和可视化工具Matplotlib，通过Matplotlib进行数据可视化，使得NumPy、Pandas的处理结果更容易观察、识别。通过基于机器学习算法模型的推荐系统的构建过程，介绍了主流的数据分析框架Spark；通过基于深度学习技术的人脸识别系统的构建过程，介绍了图像数据的采集、处理、分析，并应用到神经网络的整个过程，即从数据采集到应用的一个闭环过程。
本书理论分析相对较少，侧重于动手实践，适用于应用型本科、高职高专大数据专业学生和希望快速进入大数据、机器学习、人工智能领域的读者。

作者简介

唐春玲，1981年2月出生，女，吉林省汪清人，工学硕士，现为重庆工商职业学院电子信息工程学院副教授，国家"双高计划”高水平专业群建设小组核心成员，校专业带头人。主要从事软件技术，数字信号处理，大数据及人工智能算法等方向研究。曾获重庆市教学成果奖两项，主持市教委科研项目两项、出版3本教材，主持两门校网络课程资源建设，发表论文10余篇。

导言
单元1 采集网络数据
学习情境1.1 使用Beautiful Soup库与XPath语法解析网页
学习情境描述
学习目标
任务书
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相关案例
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学习情境1.2 使用Requests采集网络数据
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学习目标
任务书
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相关案例
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单元2 对数据进行处理
学习情境2.1 使用Excel处理数据
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相关案例
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学习情境2.2 使用Tabula处理数据
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拓展思考
学习情境2.3 使用Kettle处理数据
……
单元3 对数值数据进行分析
单元4 对数据进行统计及对相关性进行分析
单元5 数据可视化
单元6 使用机器学习算法模型构建推荐系统
单元7 使用深度学习技术构建人脸识别系统

智能数据分析与应用

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