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Practical Data Analysis with Jupyter Notebook: Packt Publishing 发...

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简介：
《Practical Data Analysis with Jupyter Notebook》由Packt Publishing出版，本书通过Jupyter Notebook这一强大工具指导读者进行实用的数据分析。书中涵盖了数据清洗、可视化及模型构建等内容，帮助读者掌握数据分析全流程技术。 《使用Jupyter笔记本进行实用数据分析》是Packt出版社出版的一本关于如何利用Python语言提取有用且可行的见解来讲述数据故事的书籍。这本书将带领读者全面了解数据分析的过程，并以简单易懂的方式解释每个步骤。 在本书中，你将会学习到如何运用各种Python库处理和分析数据，包括筛选、清理不同类型的数据，以及使用NumPy、pandas、Matplotlib 和自然语言工具包（NLTK）等进行数据可视化与分析。此外，书中还详细介绍了如何整理并利用pandas创建DataFrame；通过时间序列数据分析生成图表和可视化结果。 本书还包括了探索性数据分析的方法，例如发现关系，并展示了如何运用SQL将不同的数据库连接起来；使用NLP技术处理非结构化文本信息以构建情感分析模型等实用技巧。读者还将有机会在真实的数据集中寻找模式并从中获取洞察力。

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  • Practical Data Analysis with Jupyter Notebook: Packt Publishing 发...
    优质
    《Practical Data Analysis with Jupyter Notebook》由Packt Publishing出版，本书通过Jupyter Notebook这一强大工具指导读者进行实用的数据分析。书中涵盖了数据清洗、可视化及模型构建等内容，帮助读者掌握数据分析全流程技术。 《使用Jupyter笔记本进行实用数据分析》是Packt出版社出版的一本关于如何利用Python语言提取有用且可行的见解来讲述数据故事的书籍。这本书将带领读者全面了解数据分析的过程，并以简单易懂的方式解释每个步骤。 在本书中，你将会学习到如何运用各种Python库处理和分析数据，包括筛选、清理不同类型的数据，以及使用NumPy、pandas、Matplotlib 和自然语言工具包（NLTK）等进行数据可视化与分析。此外，书中还详细介绍了如何整理并利用pandas创建DataFrame；通过时间序列数据分析生成图表和可视化结果。 本书还包括了探索性数据分析的方法，例如发现关系，并展示了如何运用SQL将不同的数据库连接起来；使用NLP技术处理非结构化文本信息以构建情感分析模型等实用技巧。读者还将有机会在真实的数据集中寻找模式并从中获取洞察力。
     
  • Redis Mastery - Packt Publishing
    优质
    《Redis Mastery》由Packt Publishing出版，本书深入浅出地讲解了如何利用Redis进行高效的数据管理和高速缓存设计，是掌握Redis技术不可或缺的学习资料。 《Mastering Redis》由Jeremy Nelson撰写，并于2016年5月由Packt Publishing出版社出版。这本书为读者提供了一个深入了解Redis并利用它构建出色应用程序的实用指南。 书中详细介绍了Redis在开发环境中的作用，以及如何使用其快速和灵活的数据结构来增强现有应用的功能。本书深入解释了Redis的各种数据结构（如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表），并向读者展示如何运用这些工具创造有吸引力的应用程序。 这本书适合那些已经有一定Redis基础的软件开发人员，帮助他们进一步提升知识和技术水平。通过学习选择合适的Redis数据结构来解决特定问题的方法，理解事件循环的工作原理，并掌握编写自定义C命令以及使用Lua脚本在服务器端执行复杂任务的能力，读者可以大大增强自己的技能。 此外，《Mastering Redis》还涵盖了高级键管理、设计模式及最佳实践等内容，在DevOps环境和Docker容器化中如何有效运用Redis。书中详细介绍了分布式数据扩展的方法（如利用Redis Cluster）以及使用Redis Sentinel来提高系统稳定性的策略。 本书也探讨了将Redis与其它NoSQL技术相结合的可能性，例如Elasticsearch和MongoDB，并且讲解了Redis的消息队列、任务管理和内存管理配置等高级功能的实现方法。通过学习这些内容，读者能够开发出更加高效的应用程序并优化现有的数据库环境。 书中还详细说明了如何安装和配置Redis实例，提供了关于数据持久化选项（如RDB和AOF）以及哨兵模式与集群部署的相关信息，并配以丰富的屏幕截图和实际案例加以解释。对于希望将Redis集成到现有技术栈中的开发人员而言，《Mastering Redis》无疑是一本宝贵的资源书籍，在其指导下读者可以更有效地利用这一强大的工具，进一步提升自己的技术水平并构建出更加高效的应用程序。
     
  • Data Analysis with Python: Data Wrangling using Pandas and IPython (2nd Edition...)
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    本书《使用Python的数据分析：利用Pandas和IPython进行数据处理》第二版详细介绍了如何运用Python强大的库工具Pandas和IPython对数据进行高效清洗与分析。 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd Edition) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
     
  • Data Processing with Jupyter: A Simple Linear Regression Example with Visualization - Source Code
    优质
    本教程通过Jupyter Notebook展示了一个简单的线性回归示例，并包含数据处理和可视化代码。读者可以学习如何使用Python进行数据分析与模型构建。 data_processing_jupyter 包含一个简单的线性回归数据处理示例的实现，具有可视化功能。
     
  • Practical Time Series Analysis - 实用时间序列分析（由Packt出版）
    优质
    《实用时间序列分析》一书由Packt出版社出版，旨在为读者提供时间序列数据处理和预测的实际技能与知识。本书深入浅出地讲解了时间序列分析的基本概念、常用模型及其应用，帮助读者掌握相关技术和工具，以解决实际问题。 《实用的时间序列分析》附带了一个代码库，其中包含了完成本书所需的全部支持项目文件。时间序列分析使我们能够研究一段时间内的数据，并了解这些数据随时间变化的模式。这本书将帮助您理解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域，包括财务、业务和社交媒体。 所有代码都按照章节组织在不同的文件夹中，每个文件夹均以数字开头，后跟应用名称（例如Chapter02）。 示例代码如下所示： ```python import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns ``` 为了运行本书中的示例并编写自己的Python程序进行时间序列分析，您需要安装Anaconda Python发行版。 本书的代码示例如何使用Jupyter Notebook展示和执行。
     
  • Data Engineering with Python: 《使用Python进行数据工程》，由Packt发布
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    《使用Python进行数据工程》一书深入探讨了如何利用Python强大的库和框架来设计、构建及优化复杂的数据管道与系统，旨在帮助读者掌握高效的数据处理技能。该书由Packt出版社出版。 本书由Packt发布，并附有代码存储库，旨在帮助读者使用Python进行数据工程的学习。书中涵盖了如何设计用于处理海量数据集的数据模型以及如何自动执行相关数据管道的详细内容。 数据工程作为数据分析与科学的基础，在所有业务中都扮演着重要角色。这本书将引导你探索多种工具和方法来理解并实施基于Python的数据工程项目，同时帮助应对这一领域常见的挑战。 书中首先会介绍数据工程的基本概念和技术框架，并逐步深入到如何处理、清理以及分析大规模数据集的细节。此外，还会教你利用各种复杂程度不同的大数据技术与生产数据库建立有效的数据管道。 通过实际案例的学习，你将掌握构建用于部署这些数据管道架构的方法和技巧，在此过程中加深对相关建模技术和实践的理解。最终目标是使读者能够自信地创建、管理和维护适用于企业环境的数据工程流程，包括跟踪数据流、执行质量检查以及进行必要的生产调整等关键任务。
     
  • Data Analysis with PDF and Python (中文版)+pdf
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    《Data Analysis with PDF and Python》(中文版)是一本专为数据分析爱好者和专业人士设计的指南书籍。本书深入浅出地介绍了如何利用Python及其相关库进行PDF文件的数据提取、分析与处理，助力读者掌握高效的数据科学技巧。通过丰富的实例和项目案例，让读者能够快速上手并应用于实际工作当中。 每个数据分析师或数据科学家使用的技术栈各不相同。即便大家都使用Python作为主要的数据分析语言，每个人所用到的工具组合也会有所差异。不过总的来说，对于那些希望利用Python进行数据分析的人来说，学习iPython、NumPy、pandas和matplotlib这一系列工具是一个相当不错的选择。本书正好涵盖了这些内容。
     
  • Practical Malware Analysis Exercises
    优质
    《Practical Malware Analysis Exercises》是一本针对恶意软件分析的技术练习手册，提供了大量实战案例和技巧，帮助安全专家深入理解并对抗各类威胁。 PracticalMalwareAnalysis-Labs-fanhua为恶意代码学习者提供了实用的学习工具和题库。
     
  • KVM虚拟化食谱(True PDF)-Packt Publishing(2017)[英文版...]
    优质
    本书为读者提供了关于KVM（Kernel-based Virtual Machine）虚拟化的实用指南和解决方案，旨在帮助技术爱好者及专业人员掌握KVM的高级特性和应用场景。书中内容深入浅出，结合实际案例解析，适合希望在服务器管理、云计算领域提升技能水平的技术人员阅读。 这本KVM实操手册用英语编写，语言简洁易懂，并涵盖了广泛的主题，几乎包含了所有与KVM相关的方面。此外，该手册具有很强的可操作性。
     
  • Learning Robotics with Python (PACKT, 2015)
    优质
    本书由PACKT出版社于2015年出版，通过Python语言教授读者如何学习和实践机器人技术，内容涵盖基础编程知识到高级机器人项目。 随着机器人技术在生活中的普及，学习机器人知识将成为一项越来越重要的技能。尽管机器人学是一个复杂的领域，但借助Python和其他工具可以设计出易于使用的界面项目。《利用Python学习机器人》是一本关于使用ROS等流行软件框架创建自主移动机器人的实用指南。它还讨论了各种机器人软件框架，并指导如何用Python及其框架编写代码。最后，该书还将展示如何通过按钮和滑块创建一个基于GUI的应用程序来控制机器人。 完成这本教程后，你将清楚地了解如何集成并组装所有组件以构建一台机器人以及如何打包软件包。