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【金石堂選書】本月推薦您這些好書👉 快來看看
內容簡介
從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用
您已經具備Python或R語言基礎程式設計能力，卻不曉得該如何應用所學來撰寫網頁爬蟲、連結資料庫、清理資料、資料視覺化或者機器學習嗎？這是為您量身打造的一本進階應用書，您將在本書找到用Python和R語言實踐前述這些迷人資料科學應用場景的實作範例！
●用語平易近人、淺顯易讀
●有效提升就學、研究與求職的即戰力
●適合閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用Python或R語言基本程式設計的使用者、想學習Python或R語言資料科學應用的使用者
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●用語平易近人、淺顯易讀
●有效提升就學、研究與求職的即戰力
●適合閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用Python或R語言基本程式設計的使用者、想學習Python或R語言資料科學應用的使用者
目錄
Chapter 1 資料科學的前世今生
Part 1：如何獲取資料
Chapter 2 載入常見檔案格式
Chapter 3 向資料庫查詢
Chapter 4 靜態擷取網頁內容
Chapter 5 動態擷取網頁內容
Part 2：如何掌控資料
Chapter 6 認識常見的資料結構
Chapter 7 基礎資料框操作技巧
Chapter 8 進階資料框操作技巧
Chapter 9 關於文字
Part 3：如何探索資料
Chapter 10 基礎視覺化
Chapter 11 視覺化中的元件
Chapter 12 其他視覺化類型
Part 4：如何預測資料
Chapter 13 尋找迴歸模型的係數
Chapter 14 迴歸模型的評估
Chapter 15 尋找羅吉斯迴歸的係數
Chapter 16 分類模型的評估
Part 5：如何溝通資料
Chapter 17 互動式圖表及 R 語言
Chapter 18 互動式圖表及 Python
Part 1：如何獲取資料
Chapter 2 載入常見檔案格式
Chapter 3 向資料庫查詢
Chapter 4 靜態擷取網頁內容
Chapter 5 動態擷取網頁內容
Part 2：如何掌控資料
Chapter 6 認識常見的資料結構
Chapter 7 基礎資料框操作技巧
Chapter 8 進階資料框操作技巧
Chapter 9 關於文字
Part 3：如何探索資料
Chapter 10 基礎視覺化
Chapter 11 視覺化中的元件
Chapter 12 其他視覺化類型
Part 4：如何預測資料
Chapter 13 尋找迴歸模型的係數
Chapter 14 迴歸模型的評估
Chapter 15 尋找羅吉斯迴歸的係數
Chapter 16 分類模型的評估
Part 5：如何溝通資料
Chapter 17 互動式圖表及 R 語言
Chapter 18 互動式圖表及 Python
詳細資料
詳細資料
-
- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
-
- ISBN
- 9789865021825
- 分級
- 普通級
-
- 頁數
- 496
- 商品規格
- 18開17*23cm
-
- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
-
- 注音
- 級別
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