数据科学与大数据 - 第1页

适读人群 ：本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。内容简介xlwings创始人教你如何让Excel飞起来！告别烦琐公式和VBA代码办公人士零压力学Python流行Python库xlwings创始人亲授每当花上几小时手动更新Excel工作簿时，或者每当Excel工作簿因保存了太多数据而崩溃时，你都应该停下来，思考自己是否应该换个工作方式。本书将展示为什么在Excel中引入Python

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

本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用，涵盖以下主题：线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过图形和实例介绍如何实现 R 语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容，并对 R 代码进行了全面更新。本书旨

《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。第1 篇首先介绍了Python 的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程

数据，自古就有，人口普查、农业统计、军事战争、政治计算……数据虽小，却有助于治国安邦。美国之所以繁荣鼎盛，数据文化根基牢不可破概是主因之一。信息爆炸、互联互通、智慧城市时代，大数据，更以排山倒海之势席卷全球，政府施政、企业掘金，大众要公平与正义，大数据被赋予了新的历史使命。在《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们

Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从

《Python数据挖掘入门与实践》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。

《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目A

近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。第一部分 大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模

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。