简介
数据时代的来临带动了新一波的智能革命，数据与算法驱动了各个领域的改变。在几个市场热门的讨论议题中，都可以看到数据应用扮演的角色。在面对真实世界的数据时，有许许多多的事情需要考虑。本书试图从务实的角度开始，结合理论与实践去探索数据科学的真实世界，帮助读者一步一步地培养数据时代下的思维与技术。本书将从基础的 Python 编程开始，以数据分析的流程为主轴一步一步地解析，然后展开介绍数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等。本书系统性地从函数库开始学习，并拓展到不同的应用场景。 本书实用性强，提供数据分析所必需的编程技能的培训，以及常见第三方软件和库的使用方法；以数据科学家、数据分析师等数据应用工作的实践经验作为培养目标，适合对 Python与数据分析有兴趣的人阅读。
目录
第1章 数据分析与Python
1.1 数据分析概述 / 002
1.1.1 数据分析兴起与发展的时代背景 / 002
1.1.2 什么是数据分析 / 003
1.1.3 数据分析的发展方向 / 003
1.1.4 大数据与厚数据 / 005
1.1.5 数据挖掘、机器学习与深度学习 / 006
1.2 数据项目 / 007
1.2.1 定义数据项目 / 008
1.2.2 数据项目团队的组成 / 008
1.2.3 数据项目的分析流程 / 009
1.3 Python与数据分析的关系 / 011
1.3.1 为什么要用Python进行数据分析 / 011
1.3.2 Python的数据分析系统 / 011
1.4 数据分析人员的学习地图 / 012
1.4.1 怎样成为数据分析人员 / 012
1.4.2 技能树养成之路 / 013
第2章 Python基础
2.1 Python简介 / 016
深入浅出Python数据分析
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