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內(nèi)容簡介

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，在新經(jīng)濟的大時代背景下，各行各業(yè)都催生出眾多的全新業(yè)態(tài)。伴隨大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術的加持，這些業(yè)態(tài)劃分也越來越精細，社會活動的整體效率也越來越高。然而，這一切都不開數(shù)據(jù)，特別是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。本書圍繞智能數(shù)據(jù)分析與應用處理業(yè)務背景及相關技術，以學習情境的方式介紹了：數(shù)據(jù)分析工具Beautiful Soup與XPath和數(shù)據(jù)采集工具Requests；根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模大小和格式，可采用Excel、Tabula或Kettle進行數(shù)據(jù)處理；數(shù)據(jù)分析工具NumPy、Pandas和可視化工具Matplotlib，通過Matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化，使得NumPy、Pandas的處理結果更容易觀察、識別。通過基于機器學習算法模型的推薦系統(tǒng)的構建過程，介紹了主流的數(shù)據(jù)分析框架Spark；通過基于深度學習技術的人臉識別系統(tǒng)的構建過程，介紹了圖像數(shù)據(jù)的采集、處理、分析，并應用到神經(jīng)網(wǎng)絡的整個過程，即從數(shù)據(jù)采集到應用的一個閉環(huán)過程。本書理論分析相對較少，側重于動手實踐，適用于應用型本科、高職高專大數(shù)據(jù)專業(yè)學生和希望快速進入大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能領域的讀者。

作者簡介

　　唐春玲，1981年2月出生，女，吉林省汪清人，工學碩士，現(xiàn)為重慶工商職業(yè)學院電子信息工程學院副教授，國家\

圖書目錄

導言\t1
單元1　采集網(wǎng)絡數(shù)據(jù)\t6
學習情境1．1　使用Beautiful Soup庫與XPath語法解析網(wǎng)頁\t6
學習情境描述\t6
學習目標\t7
任務書\t7
獲取信息\t7
工作計劃\t7
進行決策\t8
知識準備\t9
相關案例\t12
工作實施\t14
評價反饋\t14
拓展思考\t15
學習情境1．2　使用Requests采集網(wǎng)絡數(shù)據(jù)\t16
學習情境描述\t16
學習目標\t16
任務書\t16
獲取信息\t16
工作計劃\t17
進行決策\t18
知識準備\t18
相關案例\t22
工作實施\t24
評價反饋\t24
拓展思考\t25
單元2　對數(shù)據(jù)進行處理\t26
學習情境2．1　使用Excel處理數(shù)據(jù)\t26
學習情境描述\t26
學習目標\t27
任務書\t27
獲取信息\t27
工作計劃\t27
進行決策\t28
知識準備\t29
相關案例\t32
工作實施\t33
評價反饋\t33
拓展思考\t34
學習情境2．2　使用Tabula處理數(shù)據(jù)\t35
學習情境描述\t35
學習目標\t35
任務書\t35
獲取信息\t35
工作計劃\t36
進行決策\t37
知識準備\t37
相關案例\t38
工作實施\t39
評價反饋\t40
拓展思考\t41
學習情境2．3　使用Kettle處理數(shù)據(jù)\t41
學習情境描述\t41
學習目標\t42
任務書\t42
獲取信息\t42
工作計劃\t43
進行決策\t44
知識準備\t44
相關案例\t60
工作實施\t64
評價反饋\t65
拓展思考\t66
單元3　對數(shù)值數(shù)據(jù)進行分析\t67
學習情境3．1　使用NumPy創(chuàng)建與索引復雜數(shù)據(jù)對象\t67
學習情境描述\t67
學習目標\t68
任務書\t68
獲取信息\t68
工作計劃\t68
進行決策\t69
知識準備\t70
相關案例\t73
工作實施\t74
評價反饋\t75
拓展思考\t76
學習情境3．2　對招聘數(shù)據(jù)的數(shù)組進行形態(tài)變換\t76
學習情境描述\t76
學習目標\t77
任務書\t77
獲取信息\t77
工作計劃\t77
進行決策\t78
知識準備\t79
相關案例\t81
工作實施\t82
評價反饋\t83
拓展思考\t84
學習情境3．3　讀寫招聘信息數(shù)據(jù)集\t84
學習情境描述\t84
學習目標\t84
任務書\t85
獲取信息\t85
工作計劃\t85
進行決策\t86
知識準備\t86
相關案例\t88
工作實施\t89
評價反饋\t89
拓展思考\t90
單元4　對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計及對相關性進行分析\t91
學習情境4．1　使用Pandas訪問不同的數(shù)據(jù)源\t91
學習情境描述\t91
學習目標\t92
任務書\t92
獲取信息\t92
工作計劃\t92
進行決策\t93
知識準備\t94
相關案例\t96
工作實施\t97
評價反饋\t97
拓展思考\t99
學習情境4．2　使用Pandas進行數(shù)據(jù)處理\t99
學習情境描述\t99
學習目標\t99
任務書\t99
獲取信息\t99
工作計劃\t100
進行決策\t101
知識準備\t101
相關案例\t104
工作實施\t105
評價反饋\t105
拓展思考\t106
學習情境4．3　使用Pandas分析招聘數(shù)據(jù)\t107
學習情境描述\t107
學習目標\t107
任務書\t107
獲取信息\t107
工作計劃\t108
進行決策\t109
知識準備\t109
相關案例\t112
工作實施\t114
評價反饋\t114
拓展思考\t115
單元5　數(shù)據(jù)可視化\t116
學習情境5．1　掌握Matplotlib的基本應用\t116
學習情境描述\t116
學習目標\t117
任務書\t117
獲取信息\t117
工作計劃\t117
進行決策\t118
知識準備\t118
相關案例\t127
工作實施\t128
評價反饋\t128
拓展思考\t130
學習情境5．2　使用Matplotlib對招聘數(shù)據(jù)進行可視化分析\t130
學習情境描述\t130
學習目標\t130
任務書\t130
獲取信息\t131
工作計劃\t131
進行決策\t132
知識準備\t132
相關案例\t136
工作實施\t138
評價反饋\t138
拓展思考\t140
學習情境5．3　使用Seaborn對招聘數(shù)據(jù)進行進一步分析\t140
學習情境描述\t140
學習目標\t140
任務書\t141
獲取信息\t141
工作計劃\t141
進行決策\t142
知識準備\t143
相關案例\t146
工作實施\t148
評價反饋\t148
拓展思考\t149
單元6　使用機器學習算法模型構建推薦系統(tǒng)\t150
學習情境6．1　了解機器學習的基本原理\t150
學習情境描述\t150
學習目標\t151
任務書\t151
獲取信息\t151
工作計劃\t152
進行決策\t153
知識準備\t153
相關案例\t156
工作實施\t159
評價反饋\t160
拓展思考\t161
學習情境6．2　使用Spark API進行數(shù)據(jù)分析\t161
學習情境描述\t161
學習目標\t162
任務書\t162
獲取信息\t162
工作計劃\t163
進行決策\t164
知識準備\t164
相關案例\t171
工作實施\t172
評價反饋\t173
拓展思考\t174
學習情境6．3　使用SparkMLib構建推薦系統(tǒng)\t174
學習情境描述\t174
學習目標\t175
任務書\t175
獲取信息\t175
工作計劃\t176
進行決策\t177
知識準備\t177
相關案例\t181
工作實施\t183
評價反饋\t183
拓展思考\t185
單元7　使用深度學習技術構建人臉識別系統(tǒng)\t186
學習情境7．1　使用Keras構建神經(jīng)網(wǎng)絡\t186
學習情境描述\t186
學習目標\t187
任務書\t187
獲取信息\t187
工作計劃\t188
進行決策\t189
知識準備\t189
相關案例\t192
工作實施\t202
評價反饋\t202
拓展思考\t204
學習情境7．2　使用神經(jīng)網(wǎng)絡構建人臉識別系統(tǒng)\t204
學習情境描述\t204
學習目標\t205
任務書\t205
獲取信息\t205
工作計劃\t206
進行決策\t207
知識準備\t207
相關案例\t218
工作實施\t219
評價反饋\t220
拓展思考\t221