这本新上架的《Python数据处理与挖掘》由南京邮电大学吴振宇编写，本书的主要目的是使读者能够使用Python编程语言分析数据，并且能够设计和应用模型以在数据中提取知识，进而对其进行可视化处理。
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作者简介
吴振宇
北京航空航天大学工学博士
南京邮电大学物联网学院教师
中国指挥与控制学会认知与行为专业委员会委员
中国计算机学会网络与数据通信专业委员会委员
具有长达4年的外商投资企业软件开发经验，长期从事数据分析、人工智能、Linux编程等课程的教学工作。主要研究方向包括大数据分析与挖掘、智能驾驶等。
重点介绍
本书特色
1.丰富实践调动学生学习积极性
针对一个知识点进行过多阐述、反复讲解会使学生感到枯燥！为了避免该问题发生，同时为了提高学生的学习积极性，本书以任务驱动的方式对相关知识点进行了层次化的组织，即在介绍相关知识点的同时，会穿插足量的实践任务，如探索一个地区最近房价波动的规律、天气变化的规律、当前大众关心和讨论的热点话题等。通过完成此类任务，学生不仅能提升Python数据处理与挖掘的实践能力，加固对理论知识的深入理解，还能极大程度地提高学习的积极性。
2.系统理论夯实教师教学高效性
将数据处理与挖掘过程中的关键技术总结出来并传授给学生，以使学生能够使用Python编程语言分析数据，并且设计和应用模型以在数据中提取知识，进而对其进行可视化处理，这是本书以及相关课程教学的首要目标。为了实现该目标，本书在内容组织方面，首先会介绍简单的、完整的、可以运行出结果的实践过程，然后会逐渐增加各相关知识点的阐述，通过理论与实践相结合的模式。促进一线教师教学效果的极大程度提升。内容介绍
本书以构建完整的知识体系为目标按照从简单到复杂的思路，贯穿了数据处理与挖掘的各个环节，具体包括：Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外，针对各知识点，本书均设计了相应的Python案例，并给出了实现代码、效果图以及相应的解释，以强化读者对各知识点的理解与掌握。适用专业
- 作为高等院校AI、计算机科学与技术、经济与金融等专业的教材
- 大数据分析与处理等领域的技术人员学习使用
- 作为数据分析与挖掘研究人员的参考用书
详细内容
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