内容简介:
本书采用理论知识与任务案例相结合的形式,以PyCharm为主要开发工具,系统地阐述了大数据分析处理工作流程中的重要步骤,介绍了大数据分析过程中常用的几种第三方库。
本书共13个单元,第1单元介绍了大数据分析处理的概念;第2、3单元介绍了大数据分析中科学计算与统计分析的相关知识;第4-7单元介绍了使用Pandas实现数据预处理的方法;第8单元介绍了使用Scikit-learn实现简单的机器学习的方法;第9单元介绍了使用Matplotlib、Seaborn绘制图表的方法;第10-13单元分别介绍了4个大数据分析处理的综合案例。
单元1-9中,每个单元都包含了相关知识部分和任务实现部分,任务实现部分一般包含多个任务的具体实现过程,每个任务后面都有课堂实践,通过完成实践操作,读者可以进一步巩固所学知识。
本书既可作为高等院校大数据技术专业的教材,也可作为大数据爱好者的自学书籍。
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