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PYTHON絕技:運用PYTHON成為頂級數據工程師 版權信息
- ISBN：9787121336546
- 條形碼：9787121336546 ; 978-7-121-33654-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON絕技:運用PYTHON成為頂級數據工程師 本書特色
Python 已成為廣受數據科學領域歡迎的開發語言?！禤ython絕技：運用Python成為*數據工程師》契合這一趨勢，結合具體的業務場景，從數據思維的角度出發，剖析各業務環節中數據處理的策略、算法，并運用Python 代碼呈現翔實的案例，構建出一個完整的數據分析體系。 在內容的組織和安排上，《Python絕技：運用Python成為*數據工程師》層次分明、詳略得當：針對簡單的數據分析工作，讀者可以先瀏覽第1 章至第3 章；專職從事數據分析的工程師可以通篇閱讀《Python絕技：運用Python成為*數據工程師》，以構建數據處理工程的完整知識框架；*后一章針對從事大數據分析的工程師提供了一些常見問題的解決思路和方法。 《Python絕技：運用Python成為*數據工程師》既適合剛接觸數據工程的從業人員作為入門參考，也可以幫助具有一定經驗的數據工程師搭建知識體系，洞悉業務場景中的數據奧秘，得心應手地運用數據指導業務。
PYTHON絕技:運用PYTHON成為頂級數據工程師 內容簡介
僅僅會Python編程是不夠的。想成為一名很好的數據分析工程師，還需要有多方面、透徹理解問題本質的能力，善于把實際的工作任務拆解成準確的數據問題，并運用相關的知識來解決。本書恰好是從這個角度出發的，它條分縷析地幫助你認識任務的本質，教你從數據的角度來思考、拆解任務，并很終順利地達成目標。
PYTHON絕技:運用PYTHON成為頂級數據工程師 目錄
1 概述 / 1
1.1 何為數據工程師 / 1
1.2 數據分析的流程 / 3
1.3 數據分析的工具 / 11
1.4 大數據的思與辨 / 14
2 關于Python / 17
2.1 為什么是Python / 17
2.2 常用基礎庫 / 19
2.2.1 Numpy / 19
2.2.2 Pandas / 26
2.2.3 Scipy / 37
2.2.4 Matplotlib / 38
3 基礎分析 / 43
3.1 場景分析與建模策略 / 43
3.1.1 統計量 / 43
3.1.2 概率分布 / 48
3.2 實例講解 / 55
3.2.1 誰的成績更優秀 / 55
3.2.2 應該庫存多少水果 / 57
4 數據挖掘 / 60
4.1 場景分析與建模策略 / 60
4.1.1 分類 / 61
4.1.2 聚類 / 76
4.1.3 回歸 / 86
4.1.4 關聯規則 / 90
4.2 數據挖掘的重要概念 / 93
4.2.1 數據預處理 / 93
4.2.2 評估與驗證 /97
4.2.3 Bagging 與Adaboost / 99
4.2.4 梯度下降與牛頓法 / 102
4.3 實例講解 /105
4.3.1 信用卡欺詐監測 / 105
4.3.2 員工離職預判 /110
5 深度學習/ 114
5.1 場景分析與建模策略 / 115
5.1.1 感知機 / 115
5.1.2 自編碼器 / 119
5.1.3 限制玻爾茲曼機 /123
5.1.4 深度信念神經網絡 / 127
5.1.5 卷積神經網絡 / 129
5.2 人工智能應用概況 / 137
5.2.1 深度學習的歷史 /137
5.2.2 人工智能的杰作 / 140
5.3 實例講解 / 146
5.3.1 學習識別手寫數字 / 146
5.3.2 讓機器認識一只貓 / 151
6 大數據分析 / 160
6.1 常用組件介紹 / 160
6.1.1 數據傳輸 / 165
6.1.3 數據計算 / 174
6.1.4 數據展示 / 180
6.2 大數據處理架構 / 188
6.2.1 Lambda 架構 / 189
6.2.2 Kappa 架構 / 192
6.2.3 ELK 架構 / 193
6.3 項目設計 / 194
參考文獻 / 202
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PYTHON絕技:運用PYTHON成為頂級數據工程師 相關資料
數據工程師必備三大技能：數據工程能力、數據分析能力、業務能力，三者相輔相承，缺一不可。本書從這三個方面出發，以簡單易懂的Python為基礎工具，介紹了很多基礎知識和工程案例，讀起來非常痛快！
——路人甲，公眾號《一個程序員的日?！?
基于開源的第三方庫和活躍的社區支持，Python數據科學生態體系得到了快速的發展，越來越多的數據工程師選擇Python作為開發語言。然而，在實際工作中，許多工程師往往側重于需求實現而忽視對業務的理解。本書針對這一盲區，根據不同的業務場景，從數據的角度梳理、思考問題，并有針對性地闡述了不同的策略、算法和案例。
在跟隨本書學習的過程中，我們可以從全局上深入理解數據分析的精髓，并融會貫通——這對于初學者和初級數據工程師的能力提升尤為重要。
——阿橙，
《 Python中文社區》公眾號主編
數據分析是近年來的熱點。幾乎所有的互聯網公司在產品上都告別了“拍腦袋”做決定的方式，而選擇“用數據說話”。因此，也有越來越多的人投入到相關領域當中。Python作為數據分析的重要語言，受到了廣泛關注。然而，對于想要成為數據工程師的人來說，僅完成編程語言的學習是遠遠不夠的。本書恰恰為這一階段的學習者提供了很好的幫助：從數據分析的基本理論，到業內實踐中的分析流程和常用工具，本書均做了較為完整的梳理。
除了理論講解外，書中還附帶了不少分析實例，便于讀者理解和演練；此外，作者的行業經驗保證了本書的實用性，為入行者指出了清晰的學習路徑。
——Crossin，公眾號《Crossin的編程教室》作者、碼課創始人
Python 語言繼在 Web 大潮之下成為網站快速開發、服務端運維的明星語言之后，隨著人工智能技術的飛速發展又迎來了新的一波高潮，成為人工智能領域的*編程語言。
Python 語言易學易用，有豐富的數據處理包，社區也相當成熟，在數據工程師群體中是非常流行的語言。作為中國*早一批使用 Python 的人之一，看見 Python 逐步從一門小眾語言變成推動技術進步的主流語言，很是欣慰。希望此書能夠幫助有志于成為*數據工程師的朋友更好地掌握這門優秀的語言。
——洪強寧，愛因互動創始人兼CTO
人工智能是當下*熱門的技術領域之一，各大廠商緊鑼密鼓進行戰略布局：自動駕駛、個人助手、醫療健康、電商零售、金融、教育……如果把人工智能比喻成火箭，那么數據就是燃料。不管你是從事人工智能、機器學習，還是數據分析，都離不開數據，由此誕生了數據工程師的職業。
本書從數據分析、數據挖掘、深度學習等方面介紹了一名數據工程師應該掌握的數據工程的方法和數據分析的思路，書中總結的數學公式和代碼實踐讓原來枯燥的概念變得有滋有味。有志于成為數據工程師的你，細細“品嘗”本書，必有收獲！
——劉志軍，公眾號《Python之禪》
本書內容由淺入深，分別介紹了數據分析的常用工具、Python在數據分析方面常用的包、如何運用Python做基礎的統計分析和如何運用Python做數據建模……讀完以后令人有一種從侏羅紀時代穿梭到未來時代的感覺，信息量很大。
更難得的是作者擁有工業界的背景，這使他可以從實踐操作的角度，手把手教您打造一把數據分析的利劍。
一言以概之，本書沒有繁雜的數學公式，只有擠不出水的干貨。
——挖數，公眾號Washu66
PYTHON絕技:運用PYTHON成為頂級數據工程師 作者簡介
黃文青，目前在百度公司任職，從事大數據、機器學習方向的研究與學習。對于如果成為一名數據工程師，有自己獨特的理解與實踐。
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