当Python遇上大数据与机器学习,入门so easy!

DBAplus社群 2018-03-12 19:25:38

作为一种高级语言,Python代码量相对较少,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,而Python可能只要20行。但如何学习这门高级语言,许多刚入门的小白往往会望而生畏,想想当年C语言的艰难攻坚,不由得抖抖双肩三思而行……

 

 

毋庸置疑,Python作为时下最流行的编程语言,已超越其它语言成为数据科学和机器学习最常用的语言,而在2017年12月,Python更是进入山东小学教材,还列入全国计算机等级考试和高考体系,可见其应用范围之广,发展之迅速。

 

为了让同学们更轻松get到这门语言的学习真谛,紧跟技术潮流,小编携手@图灵教育 推荐三本驰名已久的Python入门级教程!

 

 

 

 

《Python基础教程(第3版)》

作者:Magnus Lie Hetland

译者:袁国忠

 

  • 久负盛名的 Python 入门经典

  • 针对 Python 3 全新升级

  • 十个出色的项目,让你尽快可以使用 Python 解决实际问题

 

本书作为经典Python入门书,中文版累计销量20+,第3版将对Python 3版本实例进行全面升级,包括 Python 程序设计的方方面面。

 

首先,从 Python 的安装开始,介绍了 Python 的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句;然后,循序渐进地介绍了一些相对高级的主题,包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器;此后,探讨了如何将 Python 与数据库、网络、C语言等工具结合使用,从而发挥出 Python 的强大功能,同时介绍了 Python 程序测试、打包、发布等知识;最后,作者结合前面讲述的内容,按照实际项目开发的步骤向读者介绍了 10 个具有实际意义的 Python 项目的开发过程。

 

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《Python数据科学手册》

作者:Jake VanderPlas

译者:陶俊杰,陈小莉

 

  • 全面同时综合评价度最高的 Python 数据处理参考读本

  • 掌握用 Scikit-Learn、NumPy 等工具高效存储、处理和分析数据 

  • 大量示例+逐步讲解+举一反三,从计算环境配置到机器学习实战,切实解决工作痛点  

 

Python 语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。

 

本书以 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn 这 5 个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 

 

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《 Python机器学习基础教程 》

作者:Andreas C. Müller ,Sarah Guido

译者:张亮(hysic)

 

  • Python 机器学习入门书首选

  • 自己动手构建机器学习解决方案并非难事

  • 以机器学习算法实践为重点,使用 scikit-learn 库从头构建机器学习应用

 

本书主要内容包括:

  • 机器学习的基本概念及其应用;

  • 实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;

  • 在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;

  • 模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;

  • 管道的概念;

  • 如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。

 

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