Python数据分析（第3版）

作者简介

阿维纳什·纳夫拉尼（Avinash Navlani）在数据科学和人工智能方面拥有超过10年的工作经验。目前，他是一位高级数据科学家，使用高级分析技术部署大数据分析工具、创建和维护模型，并采用引人注目的新数据集来为客户改善产品和服务。在此之前，他曾是一名大学讲师，对数据科学领域的人员进行培训和教育，授课的内容包括用Python进行数据分析、数据挖掘、机器学习、数据库管理等。他一直参与数据科学领域的研究活动，并在印度的许多会议上担任主题发言人。 阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango）利用其在深度学习、机器学习、分布式计算和计算方法方面的专业知识创造人工智能产品，曾在初创企业和大型企业担任首席数据科学家和总监。他曾为基于人工智能的高科技初创企业提供咨询服务。他撰写了《Python数据分析（第2版）》和《精通TensorFlow》等图书。他还在国际期刊和会议上发表过研究成果。 伊万·伊德里斯（Ivan Idris）拥有实验物理学硕士学位。他的毕业论文注重应用计算机科学。毕业后，他曾在多家公司工作，担任Java开发人员、数据仓库开发人员和QA分析师。他的兴趣包括商业智能、大数据和云计算。他喜欢编写简洁、可测试的代码和撰写有趣的技术文章。他是《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》和《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》的作者。

内容简介

1.Python数据分析图书新升级，基于Python 3.7重新编写。 2.零基础入门，内容丰富、循序渐进，从基础的软件安装、统计知识讲到高级的机器学习、并行计算。 3.讲解23个Python库、18种数据存储格式、41个数学概念、20类数据可视化图、26种数据处理方法、19种机器学习方法，是数据分析师的“工作词典”。 4.通过实际案例和代码详细讲解用Python进行数据分析的各个阶段和方法，以及如何进行自然语言处理和图像分析。 5.提供配套源代码、彩图、思维导图，赠送异步社区7天VIP会员。 通过阅读本书，你将能够： ■ 了解数据科学的各种模型； ■ 使用NumPy和pandas汇总数据、清洗数据，并解决数据缺失问题； ■ 使用Matplotlib、Seaborn和Bokeh创建交互式的数据可视化； ■ 实现多种格式的数据检索、处理和存储； ■ 使用pandas和Scikit-learn进行数据预处理和特征工程； ■ 利用太阳黑子周期数据执行时间序列分析和信号处理； ■ 使用回归、分类、PCA和聚类等机器学习算法进行智能数据分析； ■ 分析文本数据和图像数据； ■ 使用Dask实现高速的并行计算。