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跨領域學 Python:資料科學基礎養成

跨領域學

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訂購需時10-14天
9789863126409
施威銘研究室
旗標
2020年11月30日
160.00  元
HK$ 144  

 $16





ISBN:9789863126409
  • 規格:平裝 / 320頁 / 17 x 23 x 1.9 cm / 普通級 / 部份全彩 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL

















      我又不是程式設計師, 為什麼逼我寫程式?

      學 Python 到底要幹嘛?



      █ 全民 AI 時代來臨, 資料科學順勢崛起

      身在數位新世代, 任何行業都會接觸到龐大的資料, 而 Python 正是當今最常用的大數據 (Big Data) 處理工具。考慮到世界各國紛紛搶著將程式語言列入正規教育體系、台灣在 108 年度高中課綱跟進, 資料科學 (data science) 與機器學習 (machine learning) 又成為時下最搶手的新興行業, 學 Python 已經蔚為全民運動。



      再不學 Python, 你將喪失競爭力, 等著淪為昨日黃花!



      █ 對未來徬徨的文科生, 也能靠程式培養斜槓好本事

      為什麼學程式一定要數學好、懂理論?大學修過的計概、微積分或統計早就忘光光了, 怎麼辦?



      學 Python 絕非理科系學生的專利, 任何人都能輕鬆學會並運用 Python。用 Python 處理資料絕對出乎你意料地容易──無須高深技術或數學知識, 只需撰寫短短幾行程式碼, 便能輕鬆獲得統計數據和繪製圖表。一旦學會程式�資料科學技能, 再與你自身科系的知識及專長結合, 便能創造出獨一無二的跨領域價值, 大大提升就業前景、不怕畢業即失業!



      █ 從做中學, 零程式基礎也保證學得會

      從 Python 的基本語法與重要基礎觀念, 到使用 Python 抓取報表、分析資料關聯、預測資料趨勢、繪製各種圖表, 甚至看似艱深、實際上簡單易用的機器學習模型...在耳聞已久的神秘面紗底下, 透過這本書引進門, 各位將發現使用 Python 來運用這些工具, 居然是如此簡單。



      本書由同樣文科系出身的資深程式學習者操刀, 跳脫電腦書過去沉悶無趣的印象, 改以輕鬆又不失幽默的筆法、簡單但超實用的範例, 一步步帶各位體驗 Python 語言及資料科學的驚人威力。



      學 Python 從未如此簡單──你到底還在等什麼?



    本書特色



      ★ 以易讀、高親和力的方式講解 Python 語言 (變數、邏輯判斷、迴圈、資料結構、函式...等) 及資料科學套件, 超級零基礎文科生也學得會, 從第一頁就有感!



      ★ 用簡單套件打好資料科學基礎, 零基礎、高效率處理好大量資料, 包括:NumPy、Pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn、requests 等熱門套件。



      ★ 還不知道學 Python 能做什麼嗎?本書用極短程式碼完成超實用範例, 包括:整理報表、統計試算、繪製圖表、爬取網頁、預測分析、機器學習...等等。



      ★ 大數據時代必備的資料科學基礎, 從基礎統計學到機器學習, 你將快速搞懂像是中位數、四分位數、變異數、標準差、直方圖 (histogram)、箱型圖 (box plot)、相關係數 (correlation coefficient)、決定係數 (R2)、精準率與召回率 (Precision/Recall)、線性迴歸 (linear regression)、K-近鄰 (KNN)、邏輯斯迴歸 (Logistic Regression)、支援向量機 (SVM)、主成分分析 (PCA)、標籤 (labels)、特徵 (features)、分類器 (classifier)、標準化 (standardization)、降維 (dimension reduction)...



      ★ 特別附贈 Bonus:線上即時更新的 Jupyter Notebook 和 Anaconda 安裝操作手冊


     





    第 0 章 超好用的 Python 程式語言初體驗

    第 1 章 運算式、變數與資料型別

    第 2 章 邏輯判斷

    第 3 章 串列 list 與字典 dictionary 資料結構

    第 4 章 for、while 迴圈與走訪 iteration

    第 5 章 數值、字串與簡易統計計算

    第 6 章 自訂函式 function

    第 7 章 數值資料分析與其視覺化:使用 NumPy 及 matplotlib

    第 8 章 資料相關度與簡單線性迴歸分析 Data correlation coefficient and simple linear regression

    第 9 章 報表處理及視覺化:使用 pandas 及 seaborn

    第 10 章 爬取網路資料:使用 requests

    第 11 章 多元線性迴歸分析:使用 scikit-learn

    第 12 章 運用機器學錫做分類 (classification) 預測及資料簡化

    附錄 安裝並使用 Jupyter Notebook 編輯器



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