隨著數據存儲、數據處理等大數據技術的快速發(fā)展，數據科學在各行各業(yè)得到廣泛的應用。數據清洗、特征工程、數據可視化、數據挖掘與建模等已成為高校師生和職場人士迎接數字化浪潮、與時俱進提升專業(yè)技能的必修課程。本書將“Python課程學習”與“數據科學應用”有機結合，為數字化人才的培養(yǎng)助力。 全書共分13章，內容包括：第1章數據科學應用概述；第2章Python的入門基礎知識；第3章數據清洗；第4~6章特征工程介紹，包括特征選擇、特征處理和特征提??；第7章數據可視化應用；第8~13章介紹6種數據挖掘與建模的方法，分別為線性回歸、Logistic回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡、RFM分析。 《Python數據科學應用從入門到精通》既適合作為經濟學、管理學、統(tǒng)計學、金融學、社會學、醫(yī)學、電子商務等相關專業(yè)的學生學習Python數據科學應用的專業(yè)教材或參考書，也適合作為企事業(yè)單位數字化人才培養(yǎng)的教科書與工具書。此外，還可以作為職場人士提升數據處理與分析挖掘能力，提高工作效能和績效水平的自學Python數據科學應用的工具書。
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