Python与数据科学

内容概要

王仁武，男，1968年4月出生，工科博士、副教授，现为华东师范大学商学院信息学系教师，主要研究方向为数据分析、数据挖掘和信息系统。

已出版（参编）主要著作：

商业分析 华东师范大学出版社 2014年9月

序列构造神经网络与多维数据分析 上海社科院出版社 2008年11月

书籍目录

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

作者简介

《Python与数据科学》基于Python进行实践开发，主要涉及的内容为：用敏捷式大数据开发方法论创建分析应用；用数据—价值栈，在一系列敏捷周期中创建价值；用多种数据结构从单个数据集中提取特征，获取洞察；用图表可视化数据，通过交互性报表从不同角度展示数据；用历史数据进行预测，将预测转化为行动。

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