出版社:北京大学出版社
年代:2019
定价:48.0
本书总共分五篇,20个章节。从Python程序设计入手,然后学习数据分析与可视化工具、大数据存储与并行计算框架,由浅入深、层层递进,最后通过3个项目实例运用与总结前三篇内容,直到掌握Python大数据开发流程和编程技能。Python程序设计篇:分6个章节。主要介绍python的历史情况与现状、环境搭建、pip/easyinstall软件包管理、开发工具、基本的互操作、数据类型与逻辑控制、函数式编程、面向对象程序设计、程序异常处理等。数据清洗篇:分2个章节。主要介绍了数据清洗的意义与清洗步骤。主要目的在于删减无效数据、补充合理数据,防止数据倾斜和脏数据影响分析结果。数据分析与可视化篇:分4个章节。主要介绍Numpy科学计算库、Pandas数据分析处理库、Matplotlib数据可视化Seaborn数据可视化。大数据存储与快速分析篇:分5个章节。主要介绍Hadoop大规模分布式存储与资源调度工具、Spark高性能大数据处理工具。本篇中重点围绕存储与计算讲解。项目实战篇:分3个章节。通过电商数据、二手房房价、求职网站职位分析3个项目案例融合前面所学知识,进行项目实战。最终从理论走向实践,掌握大数据分析的开发流程和编程技能。本书内容精练、重点突出、实例丰富,是广大数据分析工作者必备的参考书,同时也非常适合大、中专院校师生学习阅读,还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
书籍详细信息 | |||
书名 | Python数据分析与大数据处理从入门到精通站内查询相似图书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 北京大学出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 48.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 26 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 印数 |
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