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Collect → Organize → Explore → Predict → Value

這是給忙碌於資料科學的專家們的快速參考書籍, 幫助你從 SQL 和 NoSQL 雜亂無章的儲存物件中脫離到乾淨有組織的資料設定。  了解文字採礦、機械學習與網路分析; 採用 NumPy 和 Pandas 模組來處理數字的資料;運用統計和網絡理論方法來敘述與分析資料; 並觀摩實際資料分析的案例。 此一站到位的解決方案涵蓋了運用 Python 所需要的資料科學精華。

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關於這本書

 dpythonLevel

由學術研究、學生課程的註冊與就業各方面來看,資料科學是一門快速成長的熱門學科。 Python, 因其彈性與規模可延展性, 正在快速替代 R 語言, 在資料科學專案中使用。  把這些 Python 資料科學的觀念模組化記下, 隨時可迅速參考這些工具來獲取、清除、分析與儲存資料。

此一站到位的解決的方案囊括了 Python 精華、資料庫、網路分析、自然語言處理、機械學習的元素與視覺化.  從局端檔案、資料庫與網路上存取結構化與非結構化的文字和數字的資料。  安排、再安排與清除資料。 處理關聯式或是非關聯式資料庫、資料視覺化與簡單預測分析(回歸、群聚和決策樹)。  了解如何處理典型的資料分析問題,並著手自己解決各種中等規模的專案,這將很有趣, 且也將讓你的履歷生色不少。

將此方便的易捷指南帶在身邊, 不管你是學生、剛從 R 轉到 Python 入門階段的資料科學的專業人, 或老練的 Python 開發者但不想去背每一個功能和選擇。

視訊介紹

讀書前的準備

你需要一個合適的 Python 3.3 發行版或更新的發行版, 最少包含 NLTK、Pandas、NumPy、Matplotlib、Networkx、SciKit-Learn 與 BeautifulSoup。  有個符合需求的發行版是 Anaconda, 可從 www.continuum.io 免費取得. 如果你計劃設置自己的資料庫伺服器, 你還需要MySQL (www.mysql.com) 和 MongoDB (www.mongodb.com)。 這兩種都是免費且可在 Windows、Linux 和 Mac OS 運作。

試讀章節

作者介紹

Dmitry Zinoviev 是 Moscow State University 的物理碩士, 也是 Stony Brook University 的計算機科學博士。  他的研究興趣包含計算機同步與模型、網路科學、社交網絡分析,與數位人文。 從2001年起他在波斯頓的 Suffolk University 教學。

團購

  1. 此團購為電子書格式,支援 ePub、Mobi( Kindle 格式 )、 PDF。
  2. Pragmatic Bookshelf 原價 USD 19。
  3. 團購人數達10人, 折價8% : USD17.48(將以團購成立當天匯率折合台幣)
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Join the conversation! 4 Comments

  1. 不好意思,我對此書有興趣,也想參加讀書會,但是我Python初入門,上述必備的package(NLTK、Pandas、NumPy、Matplotlib、Networkx、SciKit-Learn與BeautifulSoup,MongoDB) 我沒用過,這樣適合參加讀書會嗎?

    p.s. 但是我覺得自己學新東西還滿快的,如果給我一些hint的話

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    • 抱歉, 現在才看到您的comment. 不知您是否已到 http://www.continuum.io 下載安裝, 我相信您應該有足夠的時間先安裝書中所談的必備工具. 先把工具先裝好, 大概知道如何操作, 就可以開始讀這本書了. 本書正在團購中. 不過有關讀書會, 可能困難度對你比較大, 因為讀書會需要輪流做簡報, 對於入門者比較困難.

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  2. 抱歉,現在才看到,現在訂還來的及嗎?

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