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Python数据科学与分析

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简介：
《Python数据科学与分析》是一本介绍如何运用Python语言进行数据分析和科学研究的书籍，涵盖了从基础编程到高级应用的知识。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例，并利用numpy、pandas及matplot库进行数据科学处理与可视化展示；同时结合scikit-learn库完成一系列的机器学习项目，以实践为导向设计每一课时内容，通过代码演示如何运用这些Python工具包解决实际问题。本课程将理论知识和应用实例相结合，选取经典Kaggle项目作为教学案例，从数据预处理开始逐步指导学员进行实战操作，帮助大家掌握入门级机器学习技能。 完成该教程后，你将能够： 1. 熟练运用Python的数据科学工具包。 2. 深入理解机器学习算法的数学原理及其细节。 3. 掌握各算法参数设置，并了解每个步骤对最终结果的影响。 4. 能够使用Python进行建模实战，在真实数据集上开展分析并完成整个模型构建过程。

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  • Python数据科学与分析
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    《Python数据科学与分析》是一本介绍如何运用Python语言进行数据分析和科学研究的书籍，涵盖了从基础编程到高级应用的知识。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例，并利用numpy、pandas及matplot库进行数据科学处理与可视化展示；同时结合scikit-learn库完成一系列的机器学习项目，以实践为导向设计每一课时内容，通过代码演示如何运用这些Python工具包解决实际问题。本课程将理论知识和应用实例相结合，选取经典Kaggle项目作为教学案例，从数据预处理开始逐步指导学员进行实战操作，帮助大家掌握入门级机器学习技能。 完成该教程后，你将能够： 1. 熟练运用Python的数据科学工具包。 2. 深入理解机器学习算法的数学原理及其细节。 3. 掌握各算法参数设置，并了解每个步骤对最终结果的影响。 4. 能够使用Python进行建模实战，在真实数据集上开展分析并完成整个模型构建过程。
     
  • Python数据科学（13）：实例解析——股票数据分析
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    本教程为Python数据科学系列第十三篇，通过具体案例讲解如何使用Python进行股票数据分析，涵盖数据获取、清洗及可视化等关键步骤。 数据科学（十三）功能分析波动幅度对复权收盘价进行重采样增长曲线增长倍数最高增长倍数最大年均复合增长率当前增长倍数及复合增长率当前平均增长倍数年复合增长倍数平均年化增长率 功能分析波动幅度 ```python import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt # 股票数据分析 ## 分析波动幅度 print(1. 分析波动幅度) datadir = yahoo-data fname = 002001.csv ```
     
  • Python编程在数据科学与数据分析中的应用.rar
    优质
    本资源深入讲解了如何运用Python进行数据处理、分析及可视化，适用于初学者和中级用户了解Python在数据科学领域的核心技能。 《朝乐门-Python编程从数据分析到数据科学》是一份内容丰富的教程资源，旨在帮助学习者深入理解和掌握Python在数据分析与数据科学中的应用。作为一种强大的编程语言，Python因其简洁明了的语法和丰富的库支持，在数据处理领域广受欢迎。 本教程以Python基础为起点，涵盖变量、基本的数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型）、控制结构（如if语句、for循环、while循环）以及函数与模块的应用。这些基础知识是进一步学习的关键。 接下来的章节将介绍数据处理和分析的核心库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib。其中，NumPy提供高效的多维数组对象及数值计算功能；Pandas则构建在此基础上，提供了高效的数据结构——DataFrame，用于处理表格型数据；而Matplotlib则是强大的绘图工具。 教程还会覆盖统计学基础知识（如描述性统计与推断性统计），这是数据分析的重要理论基础。通过这些知识的学习，你可以更好地理解数据的分布特征，并做出有效的预测和决策。 在数据预处理部分，你将掌握如何进行缺失值、异常值及重复值的处理等关键步骤，在此基础上创建新的有意义的特征以提升模型性能（即特征工程）。 当进入机器学习领域时，教程会介绍监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林）、无监督学习方法（如聚类与降维），以及强化学习的基本概念。此外还会讨论如何评估及选择合适的学习模型，并通过交叉验证等技术进行优化。 本教程还可能涉及大数据处理工具Apache Spark，用于在分布式环境下高效地管理大规模数据集；同时也会介绍使用Jupyter Notebook进行交互式开发和代码版本控制工具Git的应用等相关实践知识。 通过这份详尽的指南，你不仅可以掌握Python编程基础，还能获取数据分析与数据科学领域的实战技能，在大数据分析领域打下坚实的基础。希望你在学习过程中不断探索，并将所学应用于实际问题中，成为一名优秀的数据科学家。
     
  • Matlab矩形序列代码 - 数据科学：数据分析与科学
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    本资源提供了一段用于生成矩形序列（Rectangular Sequence）的MATLAB代码，适用于数据科学研究中常见的信号处理和时间序列分析任务。适合需要快速实现矩形脉冲函数的数据分析师或科研人员使用。 MATLAB矩形序列代码 数据科学（Data Science） 本仓库的代码全部在Anaconda环境中编写。 数据科学工作流： - Inquire：通过数据分析获取什么信息，解决什么问题。 - Obtain：如何获取数据。 - Scrub：对数据进行清理、整理和分析。 - Explore：展示数据、进行数据可视化。 - Model：利用数据分析和机器学习技术进一步处理和训练数据。 - iNterpret：最终结果的呈现。 目录（Contents） 1. 环境搭建 - 各种平台使用说明，以及如何搭建数据分析开发环境。 2. NumPy入门 - 介绍高效的数组结构，并作为学习其他高级数据结构的基础。 2.1 创建和访问NumPy中的数组 2.1.1 创建数组 ```python import numpy as np # 创建一维数组 list_1 = [1, 2, 3, 4] array_1 = np.array(list_1) # 创建二维数组 list_2 = [[5,6], [7,8]] array_2 = np.array(list_2) ```
     
  • Python数据分析与机器学习——利用Python库解析科比职业生涯数据
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    本课程通过运用Python强大数据处理和分析工具，深入剖析NBA球星科比·布莱恩特的职业生涯统计数据，探索机器学习的应用。 Python数据分析与机器学习：使用Python库分析科比的职业生涯数据。
     
  • 步入数据科学之路：掌握Python数据分析技巧
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    本书旨在为读者提供一份详细指南，助其利用Python进行高效的数据分析。通过深入浅出的教学方式和实用案例，带领读者逐步踏入数据科学的大门，熟练掌握必备技能与工具，开启数据驱动的决策之旅。 数据可视化有什么意义？举一个身边的例子，在电视上看到的天气预报会用不同的色块代表不同地区的气温、降水情况。通过观察区域颜色分布，我们可以迅速了解哪里温度高以及哪些地方雨水多。这种将数字信息与图形结合的方式使我们更容易抓住重点信息，并且比枯燥的文字或简单的表格更具吸引力。 数据可视化的作用在于以最直观的形式展示数据分析结果，让孤立的数据相互关联起来并变得生动有趣。通过观察图表中的变化和关系，我们可以一目了然地理解复杂的信息。 如今，在我们的工作与生活中处处可见“无处不在”的数据分析与可视化应用。几乎所有的工作岗位都会涉及到数据处理的相关内容，掌握这些技能可以大大提升工作效率。 在短短的4.5小时内快速提高自己的数据能力，并且即便是初学者也能轻松上手Python的数据分析和可视化工具的学习。本课程强调实践操作的重要性，通过结合实际案例进行边学边练的方式帮助学员更好地理解和应用知识要点。 此外还有四大实战场景的应用练习来加深记忆，在未来的职业发展中这些技能也可以在求职面试或者毕业设计中发挥作用。 掌握数据分析与可视化的技术不仅能够拓宽职业发展的道路还能为个人创造更多的收入来源。随着大数据时代的到来，各行各业都在寻求数据科学方面的专业人才以实现业务增长和决策优化。