高级数据分析：未来数据科学家的必备技能
😎随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一项技能。而在这方面，Python语言因其强大的数据处理能力和丰富的数据分析库，已经成为数据分析师们的首选工具。最近，我读了一本由机械工业出版社出版的《Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》一书，深感其对于数据分析的重要性。
✨本书的作者是印度籍学者萨扬·穆霍帕迪亚，他拥有丰富的数据科学和机器学习经验，曾在多家知名科技公司担任数据科学家和研究工程师。在书中，萨扬不仅介绍了Python在数据分析中的应用，还详细讲解了如何使用机器学习、深度学习和NLP等技术来处理和分析数据。
🏆首先，本书对于Python在数据分析中的运用做了详尽的阐述。Python语言因其易学易用、可扩展性强以及拥有丰富的数据处理库等优势，已经在数据科学领域得到了广泛的应用。书中详细介绍了如何使用NumPy、Pandas、Matplotlib等Python库来进行数据处理、分析和可视化。通过阅读本书，读者可以快速掌握使用Python进行数据分析的基本方法和技巧。
👍其次，本书对于机器学习、深度学习和NLP等技术在数据分析中的应用也做了深入的讲解。机器学习是一种通过计算机自动学习数据特征和模式的算法，可以应用于分类、回归、聚类等不同的数据分析场景。深度学习则是机器学习的一种延伸，通过构建深度神经网络来处理大规模、复杂的数据。NLP则是自然语言处理，可以用于文本数据的分析和处理。通过阅读本书，读者可以深入了解这些技术在数据分析中的应用方法和技巧。
🌈最后，这本书还提供了丰富的实例和案例分析，让读者可以更加直观地理解书中介绍的算法和技术的应用效果。这些实例涵盖了不同的领域和场景，包括金融、医疗、电商等等，具有很高的实用价值。
💬Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》一书对于想要提升自己数据分析技能的人来说是一本非常有价值的参考书。无论是初学者还是有一定数据分析经验的专业人士，都可以从书中获得很多有用的知识和启示。如果你想要掌握数据奥秘，这本书无疑是你不可或缺的利器。
👉 点击链接查看更多详情和购买方式！ 👈
书籍信息
书名：Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例
作者：印/萨扬·穆霍帕迪亚（SayanMukhopadhyay）
评分：
出版日期：
出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111617020
页数：156
定价：59
内容简介
作为当今社会的热门职位，数据科学家通过对大量数据的合理使用，引起了一大批新的应用甚至是新的行业的产生。作为数据科学家使用的方法和工具，数据分析技术通过对收集来的大量数据进行详细研究和概括总结，让数据开口说话，从数据中提取有用信息并形成相应的结论，最终帮助人们将数据转化为可以付诸行动的见解。
鉴于已有许多数据分析方面的入门型书籍，本书侧重于从各个方面展示数据分析的高级内容。基于此，本书包含了数据分析领域较全面的方法和技术，包括最新的数据库技术、监督学习方法、无监督学习方法、深度学习和神经网络、时间序列以及大数据分析等内容。本书的另一特色在于给出了大量的实例，便于读者在实例基础上深入理解相关内容和方法，并在自己的项目中引用这些实例作为示例代码。
本书适合在数据分析领域已有一定基础，需要进一步提高的读者。
书籍目录
第1章 简介
1.1 为何选择Python
1.2 何时避免使用Python
1.3 Python中的面向对象编程
1.4 在Python中调用其他语言
1.5 将Python模型作为微服务
1.6 高性能API和并发编程
第2章 Python结构化数据提取、转换和加载
2.1 MySQL
2.2 Elasticsearch
2.3 Neo4j Python驱动
2.4 Neo4j-Rest-Client
2.5 内存数据库
2.6 Python版本MongoDB
2.7 Pandas
2.8 Python非结构化数据提取、转换和加载
第3章 基于Python的监督学习
3.1 使用Python实现降维
3.2 使用Python进行分类
3.3 半监督学习
3.4 决策树
3.5 朴素贝叶斯分类器
3.6 支持向量机
3.7 最近邻分类器
3.8 情绪分析
3.9 图像识别
3.10 使用Python进行回归
3.11 分类和回归
3.12 使模型高估或低估
3.13 处理分类型数据
第4章 无监督学习—聚类
4.1 K均值聚类
4.2 选择K—肘部法则
4.3 距离或相似性度量
4.4 文档上下文的相似性
4.5 什么是层次聚类
4.6 如何判断聚类结果是否良好
第5章 深度学习和神经网络
5.1 反向传播
5.2 反向传播算法
5.3 其他算法
5.4 TensorFlow
5.5 递归神经网络
第6章 时间序列
6.1 变化的分类
6.2 包含趋势的序列分析
6.3 包含周期性的序列数据分析
6.4 从时间序列中去除周期性
6.5 转换
6.6 平稳时间序列
6.7 使用Python进行时间序列分析
6.8 混合ARMA模型
6.9 集成ARMA模型
6.10 傅里叶变换
6.11 一个特殊的场景
6.12 数据缺失
第7章 大数据分析
7.1 Hadoop
7.2 Spark
7.3 云分析
7.4 物联网
