数据科学与大数据 - 第1页

Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas

《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》是《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。全书分为3 篇：第1 篇主要介绍数据分析的基础知识，包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程，使读者对数据分析有一个整体的认识；第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识，包括如何选取一列数据、如何对数

本书以Python语言讲述数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。《对比Excel，轻松学习Python数据分析》围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

随着数据要素化时代的到来，数据的流通和共享已成为数据要素化的显著特征。然而，这种流通和共享往往具有隐私泄露的风险，甚至可能给企业或个人造成不可估量的损失。为此，隐私计算技术成为数据要素化发展的重要支撑。《隐私计算与密码学应用实践》以密码学知识体系作为介绍隐私计算的着眼点，系统介绍了如何通过密码学构建隐私计算体系，并解析了如何将这些知识体系应用到真实场景中。全书共分6章，内容涵盖基础密码学、前沿密码

2015 年，美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内第一本中文 Tableau 书：《触手可及的大数据分析工具——Tableau 案例集》。该书经过了多次重印，发行甚广。《Tableau商业分析一点通》是在上本书的基础上进行的升级，不仅使用最新的 Tableau 2018.1 版本对分析过程重新截图，而且按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。书中的案例，部分选自 Tableau 原厂的演示数据，其

本教材在《Tableau 商业分析一点通》的基础上进行升级，使用Tableau 20203 版本对案例操作进行更新，并按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。本教材中的案例，绝大多数由国内的真实案例修改而来，部分选自Tableau 原厂的演示数据。由于教材中的案例均采用Tableau 20203 版本进行操作，为避免旧版本软件无法打开的情况，所以请先下载新版本。本教材结构清晰、案例丰富、通俗易懂

本书是一本系统地讲解Tableau Prep和Desktop产品原理与实践应用的书，全书以可视化分析、Tableau计算为重点，详细介绍了如何理解数据的层次、如何使用Prep整理和准备数据、如何使用Desktop开展敏捷数据分析、Tableau高级互动，特别是深入介绍了Tableau的各种计算，从而以有限的数据实现无限的业务场景分析。全书贯穿数据与问题的层次分析方法，并辅以实践案例加衣说明。不仅适