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本书以Python语言讲述数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、数据分析（网络分析）、统计和机器学容。具体内括：数据科学的Python核心特，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学
第1章 什么是数据科学 1第1单元 数据分析步骤 2第2单元 数据获取途径 3第3单元 报告的结构 4轮到你了 5第2章 数据科学的Python核心 6第4单元 理解基本的字符串函数 6第5单元 选择合适的数据结构 8第6单元 通过列表推导式理解列表 9第7单元 使用计数器 10第8单元 使用文件 11第9单元 上网 12第10单元 使用正则表达式实现模式匹配 13第11单元 globbing文件名与其他字符串 17第12单元 Pickling和Unpickling数据 18轮到你了 18第3章 使用文本数据 20第13单元 处理HTML文件 20第14单元 处理CSV文件 24第15单元 读取JSON文件 25第16单元 处理自然语言中的文本 27轮到你了 31第4章 使用数据库 33第17单元 设置MySQL数据库 33第18单元 使用MySQL数据库：命令行 36第19单元 使用MySQL数据库：pymysql 39第20单元 改善文档存储：MongoDB 41轮到你了 44第5章 使用表格形式的数值数据 45第21单元 创建数组 46第22单元 转置和重排 48第23单元 索引和切片 49第24单元 广播 51第25单元 揭秘通用函数 52第26单元 理解条件函数 54第27单元 数组的聚合与排序 54第28单元 将数组用作集合 56第29单元 数组的保存和读取 57第30单元 生成合成正弦波 57轮到你了 59第6章 使用series和frame 61第31单元 pandas数据结构 62第32单元 数据重塑 67第33单元 处理缺失数据 72第34单元 组合数据 75第35单元 数据的排序和描述 78第36单元 数据转换 82第37单元 掌握pandas的文件读能 87轮到你了 90第7章 使用网络数据 91第38单元 概念剖析 91第39单元 网络分析序列 94第40单元 使用workx 95轮到你了 101第8章 绘图 103第41单元 使用PyPlo行基本绘图 104第42单元 了解其他绘图类型 106第43单元 精通绘图装饰 107第44单元 用pandas绘图 109轮到你了 111第9章 概率与统计 113第45单元 回顾概率分布 113第46单元 回顾统计度量 115第47单元 以Python的方式完成统计 117轮到你了 120第10章 机器学122第48单元 设计预测实验 122第49单元 线回归拟合 124第50单元 用k均值聚类实现数据分组 129第51单元 在决策森林中生存 131轮到你了 133附录1 扩展阅读 135附录2 单星项目的解决方案 137参考文献 146
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