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隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)在各行各業(yè)得到廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘與建模等已成為高校師生和職場(chǎng)人士迎接數(shù)字化浪潮、與時(shí)俱進(jìn)提升專(zhuān)業(yè)技能的必修課程。本書(shū)將“Python課程學(xué)習(xí)”與“數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用”有機(jī)結(jié)合，為數(shù)字化人才的培養(yǎng)助力。
全書(shū)共分13章，內(nèi)容包括：第1章數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用概述；第2章Python的入門(mén)基礎(chǔ)知識(shí)；第3章數(shù)據(jù)清洗；第4~6章特征工程介紹，包括特征選擇、特征處理和特征提取；第7章數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用；第8~13章介紹6種數(shù)據(jù)挖掘與建模的方法，分別為線(xiàn)性回歸、Logistic回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RFM分析。
《Python數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用從入門(mén)到精通》既適合作為經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)、社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、電子商務(wù)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的專(zhuān)業(yè)教材或參考書(shū)，也適合作為企事業(yè)單位數(shù)字化人才培養(yǎng)的教科書(shū)與工具書(shū)。此外，還可以作為職場(chǎng)人士提升數(shù)據(jù)處理與分析挖掘能力，提高工作效能和績(jī)效水平的自學(xué)Python數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的工具書(shū)。