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用Python快速上手資料分析與機器學習

用Python快速上手資料分析與機器學習

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9789865021894
寺田學,? 真吾,鈴木????,福島真太朗
許郁文
碁峰
2019年7月17日
167.00  元
HK$ 150.3  






ISBN:9789865021894
  • 規格:平裝 / 332頁 / 17 x 23 x 1.66 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 資料庫/大數據 > 資料處理/大數據

















      幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識

      本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」,指的是能讀懂Python官方手冊的程度,本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法,會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法,接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法,最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外,也會解說基礎的數學知識。



      搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識

      要分析資料或是進行機器學習,就必須具備相關的數學知識,所以本書將從數學公式開始講解,直到大家能了解數學公式為止。再者,實際分析資料時,收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析,進而踏出成為資料分析工程師的第一步。



      .資料分析必備的基礎數學知識

      .基本的Python語法

      .使用NumPy或pandas處理資料的方法

      .利用Matplolib進行資料視覺化的方法

      .以scikit-learn進行機器學習的分類或預測

      .實作網路爬蟲

      .實作自然語言處理

      .實作影像分類

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    Chapter 1 資料分析工程師所扮演的角色

    1.1 資料分析的世界

    1.2 機械學習的定位與流程

    1.3 主要用於資料分析的套件



    Chapter 2 Python與環境

    2.1 建置執行環境

    2.2 Python的基礎

    2.3 Jupyter Notebook



    Chapter 3 數學的基礎

    3.1 閱讀公式所需的基礎知識

    3.2 線性代數

    3.3 基礎解析

    3.4 機率與統計



    Chapter 4 利用函式庫分析

    4.1 NumPy

    4.2 pandas

    4.3 Matplotlib

    4.4 scikit-learn



    Chapter 5 進階:資料的收集與加工

    5.1 網路爬蟲

    5.2 自然語言的處理

    5.3 圖檔處理





    作者序



      「想學習Python 的資料分析,可是該從何學起才好呢?」記得是2017年年中,在社群裡聽到這個問題。市面上雖然已有許多資料分析、機器學習的書籍,卻也因此讓人覺得某些相關書籍不是那麼充足,例如介紹Python基本工具的書,或是介紹分析資料所需的數學知識的書,所以我才決定要寫這本書,也感謝共同作者的幫助,這本書才得以問世。



      本書算是一本教科書,主要介紹Python資料分析工具與分析所需的數學知識,也會針對資料分析所需的資訊進行完整又簡潔的說明。希望大家能透過本書學習最基礎的知識,再利用其他官方文件或書籍學習本書未及之處。



      本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」,指的是能讀懂Python官方教戰手冊的程度,本書也只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法,會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法,接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法,最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外,也會解說基礎的數學知識。



      要分析資料或是進行機器學習,就必須具備相關的數學知識,所以本書將從數學公式開始講解,直到大家能了解數學公式為止。再者,實際分析資料時,收集資料、將資料轉換成方便分析的格式都是非常重要的一環,所以本書也將簡單地介紹網路爬蟲、自然語言處理、影像處理這些內容。



      期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析,進而踏出成為資料分析工程師的第一步。


    作者代表 寺田學




    其 他 著 作
    1. 用Python快速上手資料分析與機器學習 第二版