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[Python] 《数据科学实战手册 R+Python》.([美]Tony Ojeda(托尼·奥杰德)).[PDF]

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发表于 2018-8-11 23:51:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本书介绍:
这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦,内容涵盖了基于数据科学的所有要素,包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析,以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析,令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生,或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。

作译者:
作者简介
Tony Ojeda(托尼·奥杰德),华盛顿DC数据社区的联合创始人,一位经验丰富的数据科学家和企业家,他在佛罗里达国际大学获得金融硕士学位,并且在德保罗大学获得了MBA学位。
Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非),华盛顿DC数据社区的联合创始人,曾在约翰霍普金斯大学的应用物理实验室做了15年的高级科学家,他专注于机器学习、信号处理、高性能计算以及建模和模拟。现在他是旧金山、纽约和华盛顿DC多家公司的数据顾问。
Benjamin Bengfort(本杰明·班福特),一位非常有经验的数据科学家和Python开发者。他曾在军方、业界和学术界工作过8年。他目前在马里兰大学派克学院攻读计算机博士学位,研究元识别和自然语言处理。他拥有北达科塔州立大学的计算机硕士学位,并是乔治城大学的客座教授。
Abhijit Dasgupta(阿布吉特·达斯古普塔),华盛顿DC数据社区的成员,华盛顿DC统计编程社群的创始人和联合组织者,他拥有华盛顿大学生物统计的博士学位,在生物制药行业咨询、商业分析、生物信息以及生物工程咨询方面拥有多年的经验。

译者简介:
郝智恒,甘肃兰州人,南开大学概率统计专业毕业,统计之都活跃会员。目前在阿里巴巴商业智能部任职,擅长数据分析和数据挖掘,喜欢用数据探索商业世界的边界。
王佳玮,黄山脚下长大,香港城大-中科大联合培养博士毕业,现于阿里云大数据孵化器团队搬砖,喜欢数据分析和挖掘在社会各领域的应用,目前正致力于用数据和算法解决交通拥堵问题。
谢时光,2011年博士毕业于美国弗吉尼亚理工大学工业工程系运筹学专业,毕业后从事数据分析、优化和决策支持相关工作至今。曾先后在安飞士(Avis)、费埃哲(FICO)等行业领先的公司从事从供应链到风险控制等多个应用领域的数据分析和优化决策研究工作。
刘梦馨,灵雀云高级软件工程师,专注于容器虚拟化领域,机器学习爱好者。

本书目录:
第1章 准备你的数据科学环境 1
 简介 1
 理解数据科学管道 3
 处理流程 3
 工作原理 3
 在Windows、Mac OS X、Linux上安装R 5
 准备工作 5
 处理流程 5
 工作原理 7
 参考资料 7
 在R和RStudio中安装扩展包 7
 准备工作 8
 处理流程 8
 工作原理 9
 更多内容 10
 参考资料 10
 在Linux和Mac OS X上安装Python 10
 准备工作 11
 处理流程 11
 工作原理 11
 更多内容 11
 参考资料 12
 在Windows上安装Python 12
 处理流程 13
 工作原理 13
 参考资料 14
 在Mac OS X和Linux上安装Python数据分析库 14
 准备工作 14
 处理流程 14
 工作原理 15
 更多内容 16
 参考资料 16
 安装更多Python包 17
 准备工作 17
 处理流程 17
 工作原理 18
 更多内容 18
 参考资料 18
 安装和使用virtualenv 19
 准备工作 19
 处理流程 19
 工作原理 21
 更多内容 21
 参考资料 22
第2章 汽车数据的可视化分析(R) 23
 简介 23
 获取汽车燃料效率数据 24
 准备工作 24
 处理流程 25
 工作原理 25
 为了你的第一个项目准备好R 26
 准备工作 26
 处理流程 26
 工作原理 26
 参考资料 26
 将汽车燃料效率数据导入R 27
 准备工作 27
 处理流程 27
 工作原理 28
 更多内容 29
 参考资料 30
 探索和描述燃料效率数据 30
 准备工作 30
 处理流程 30
 工作原理 32
 更多内容 33
 进一步分析汽车燃料效率数据 34
 准备工作 34
 处理流程 34
 工作原理 43
 参考资料 44
 研究汽车的产量以及车型 44
 准备工作 44
 处理流程 44
 工作原理 46
 更多内容 47
 参考资料 47
第3章 模拟美式橄榄球比赛数据(R) 48
 简介 48
 准备工作 49
 获取和清洗美式橄榄球比赛数据 49
 准备工作 50
 处理流程 50
 工作原理 53
 参考资料 53
 分析和理解美式橄榄球比赛数据 53
 准备工作 53
 处理流程 53
 工作原理 61
 更多内容 61
 参考资料 62
 构建度量攻防能力的指标 62
 准备工作 62
 处理流程 62
 工作原理 64
 参考资料 65
 模拟单场由程序决定胜负的比赛 65
 准备工作 65
 处理流程 65
 工作原理 68
 模拟多场由计算决定胜负的比赛 68
 准备工作 68
 处理流程 69
 工作原理 73
 更多内容 74
第4章 建模分析股票市场数据(R) 75
 简介 75
 准备工作 76
 获取股票市场数据 76
 处理流程 77
 描述数据 78
 准备工作 79
 工作原理 80
 更多内容 81
 清洗和研究数据 82
 准备工作 82
 处理流程 82
 工作原理 87
 参考资料 87
 形成相对估值法 87
 准备工作 87
 处理流程 88
 工作原理 91
 分析历史价格筛选股票 92
 准备工作 92
 处理流程 92
 工作原理 98
第5章 就业数据的可视化探索(R) 99
 简介 99
 分析前的准备 100
 准备工作 101
 处理流程 101
 工作原理 102
 参考资料 102
 将就业数据导入R 103
 准备工作 103
 处理流程 103
 工作原理 104
 更多内容 104
 参考资料 105
 就业数据探究 105
 准备条件 105
 处理流程 105
 工作原理 107
 参考资料 107
 获取和合并添加附加信息 107
 准备工作 107
 处理流程 108
 工作原理 109
 添加地理信息 110
 准备工作 110
 处理流程 110
 工作原理 113
 参考资料 114
 获取州和县级水平的薪资和就业信息 114
 准备工作 114
 处理流程 114
 工作原理 116
 参考资料 117
 可视化薪资的地理分布特性 117
 准备工作 118
 处理流程 118
 工作原理 120
 参考资料 121
 探究各行业工作的地理分布情况 121
 处理流程 122
 工作原理 123
 更多内容 124
 参考资料 124
 绘制地理空间的时间序列地图 124
 准备工作 124
 处理流程 125
 工作原理 128
 更多内容 128
 函数性能测试和比较 128
 准备工作 129
 处理流程 129
 工作原理 131
 更多内容 132
 参考资料 132
第6章 运用税务数据进行应用导向的数据分析(Python) 133
 简介 133
 应用导向方法简介 134
 准备高收入数据集的分析 135
 准备工作 135
 处理流程 135
 工作原理 136
 导入并熟悉世界各国高收入数据集 136
 准备工作 137
 处理流程 137
 工作原理 143
 更多内容 144
 参考资料 144
 分析并可视化美国的高收入数据集 144
 准备工作 144
 处理流程 145
 工作原理 151
 进一步分析美国的高收入阶层 152
 准备工作 152
 处理流程 152
 工作原理 156
 用Jinja2汇报结果 157
 准备工作 157
 处理流程 157
 工作原理 162
 更多内容 162
 参考资料 163
第7章 运用汽车数据进行可视化分析(Python) 164
 简介 164
 IPython入门 165
 准备工作 165
 处理流程 165
 工作原理 167
 参考资料 167
 熟悉IPython Notebook 167
 准备工作 168
 处理流程 168
 工作原理 170
 更多内容 170
 参考资料 171
 准备分析汽车油耗 171
 准备工作 171
 处理流程 171
 工作原理 173
 更多内容 173
 参考资料 174
 用Python熟悉并描述汽车油耗数据 174
 准备工作 174
 处理流程 174
 工作原理 177
 更多内容 177
 参考资料 177
 用Python分析汽车油耗随时间变化趋势 177
 准备工作 177
 处理流程 178
 工作原理 183
 更多内容 184
 参考资料 185
 用Python调查汽车的制造商和型号 185
 准备工作 185
 处理流程 185
 工作原理 189
 参考资料 189
第8章 社交网络分析(Python) 190
 简介 190
 理解图和网络 191
 准备用Python进行社交网络的分析工作 192
 准备工作 192
 处理流程 193
 工作原理 193
 更多内容 193
 导入网络 194
 准备工作 194
 处理流程 194
 工作原理 196
 探索英雄网络的子图 196
 准备工作 197
 处理流程 197
 工作原理 199
 更多内容 199
 找出强关联 200
 准备工作 201
 处理流程 201
 工作原理 203
 更多内容 204
 找出关键人物 204
 准备工作 205
 处理流程 205
 工作原理 208
 更多内容 209
 调查全网的特征 215
 准备工作 216
 处理流程 216
 工作原理 217
 社交网络中的聚类和发现社群 217
 准备工作 217
 处理流程 218
 工作原理 221
 更多内容 221
 可视化图 222
 准备工作 222
 处理流程 222
 工作原理 224
第9章 大规模电影推荐(Python) 225
 简介 226
 对偏好建模 227
 处理流程 227
 工作原理 228
 理解数据 229
 准备工作 229
 处理流程 229
 工作原理 231
 更多内容 231
 加载电影评分数据 231
 准备工作 231
 处理流程 232
 工作原理 234
 寻找高评分电影 235
 准备工作 236
 处理流程 236
 工作原理 237
 更多内容 238
 参考资料 238
 提升电影评分系统 238
 准备工作 238
 处理流程 238
 工作原理 239
 更多内容 240
 参考资料 240
 计算用户在偏好空间中的距离 240
 准备工作 241
 处理流程 241
 工作原理 243
 更多内容 243
 参考资料 243
 计算用户相关性 244
 准备工作 244
 处理流程 244
 工作原理 245
 更多内容 246
 为特定用户寻找最好的影评人 246
 准备工作 246
 处理流程 246
 工作原理 247
 预测用户评分 249
 准备工作 249
 处理流程 249
 工作原理 250
 基于物品的协同过滤 251
 准备工作 251
 处理流程 252
 工作原理 253
 建立非负矩阵分解模型 254
 处理流程 255
 工作原理 255
 参考资料 256
 将数据集载入内存 256
 准备工作 257
 处理流程 257
 工作原理 258
 更多内容 258
 导出SVD模型至硬盘 259
 处理流程 259
 工作原理 260
 训练SVD模型 261
 处理流程 261
 工作原理 262
 更多内容 263
 测试SVD模型 264
 处理流程 264
 工作原理 264
 更多内容 264
第10章 获取和定位Twitter数据(Python) 266
 简介 266
 创建Twitter应用 267
 准备工作 268
 处理流程 268
 工作原理 271
 参考资料 271
 了解Twitter API v1.1 271
 准备工作 272
 处理流程 272
 工作原理 273
 更多内容 274
 参考资料 275
 获取粉丝和朋友信息 275
 准备工作 275
 处理流程 275
 工作原理 277
 更多内容 277
 参考资料 278
 提取Twitter用户档案 278
 准备工作 278
 处理流程 278
 工作原理 279
 更多内容 279
 参考资料 280
 避免Twitter速度限制 280
 准备工作 280
 处理流程 280
 工作原理 281
 存储JSON数据至硬盘 281
 准备工作 282
 处理流程 282
 工作原理 282
 安装MongoDB 283
 准备工作 283
 处理流程 283
 工作原理 284
 更多内容 284
 参考资料 285
 利用PyMongo将用户信息存入MongoDB 285
 准备工作 285
 处理流程 285
 工作原理 286
 探索用户地理信息 287
 准备工作 287
 处理流程 287
 工作原理 289
 更多内容 290
 参考资料 290
 利用Python绘制地理分布图 290
 准备工作 290
 处理流程 291
 工作原理 292
 更多内容 293
 参考资料 294
第11章 利用NumPy和SciPy优化数值计算(Python) 295
 简介 295
 了解优化的步骤 297
 处理流程 297
 工作原理 297
 更多内容 298
 识别代码中常见性能瓶颈 298
 处理流程 299
 工作原理 299
 通读代码 301
 准备工作 302
 处理流程 302
 工作原理 302
 参考资料 304
 利用Unix time函数剖析Python代码 305
 准备工作 305
 处理流程 305
 工作原理 306
 参考资料 306
 利用Python内建函数剖析Python代码 306
 准备工作 306
 处理流程 306
 工作原理 307
 参考资料 308
 利用IPython %timeit函数剖析Python代码 308
 处理流程 308
 工作原理 309
 利用line_profiler剖析Python代码 309
 准备工作 310
 处理流程 310
 工作原理 311
 更多内容 312
 参考资料 312
 摘取低处的(经过优化的)果实 312
 准备工作 312
 处理流程 312
 工作原理 314
 测试NumPy带来的性能提升 315
 准备工作 315
 处理流程 315
 工作原理 316
 更多内容 317
 参考资料 317
 用NumPy重写函数 317
 准备工作 317
 处理流程 318
 工作原理 320
 用NumPy优化最内层循环 322
 准备工作 322
 处理流程 322
 工作原理 324
 更多内容 325

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发表于 2018-8-27 09:45:49 | 显示全部楼层
不知该说些什么。。。。。。就是谢谢
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发表于 2018-8-28 21:13:12 | 显示全部楼层
正需要,支持楼主大人了!
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发表于 2018-8-28 23:14:10 | 显示全部楼层
这是什么东东啊
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    发表于 2018-8-29 08:56:44 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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    发表于 2018-9-9 09:58:41 | 显示全部楼层
    有道理。。。
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    发表于 2018-9-9 09:59:56 | 显示全部楼层
    支持一下:lol
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    发表于 2018-9-9 16:07:09 | 显示全部楼层
    不错不错,楼主您辛苦了。。。
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    发表于 2018-9-9 18:35:01 | 显示全部楼层
    这是什么东东啊
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    发表于 2018-9-9 18:46:33 | 显示全部楼层
    支持一下:lol
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