相关内容

学习编程,数据结构是基础中的基础。

《数据科学设计手册》提供了实用的见解,突出了分析数据中真正重要的东西,并提供了如何使用这些核心概念的直观理解。这本书没有强调任何特定的编程语言或数据分析工具套件,而是专注于重要设计原则的高级讨论。这个易于阅读的文本理想地服务于本科生和早期研究生的需要,开始“数据科学入门”课程。它揭示了这门学科是如何以其独特的分量和特点,处于统计学、计算机科学和机器学习的交叉领域。在这些和相关领域的从业者会发现这本书完美的自学以及。

《数据科学设计手册》是数据科学的介绍,重点介绍建立收集、分析和解释数据的系统所需的技能和原则。作为一门学科,数据科学位于统计学、计算机科学和机器学习的交汇处,但它正在构建自己独特的分量和特征。

这本书涵盖了足够的材料在本科或早期研究生水平的“数据科学入门”课程。在这里可以找到教学这门课程的全套讲课幻灯片,以及项目和作业的数据资源,以及在线视频讲座。

成为VIP会员查看完整内容
0
30

高效数据结构的设计和分析长期以来被认为是计算机领域的一个重要学科,是计算机科学和计算机工程本科学位的核心课程的一部分。Python中的数据结构和算法介绍了数据结构和算法,包括它们的设计、分析和实现。本书适用于入门级数据结构课程,或中级算法入门课程。我们将在本序言后面更详细地讨论它在此类课程中的使用。

为了促进鲁棒的和可重用的软件的开发,我们试图在整本书中采取一致的面向对象的观点。面向对象方法的主要思想之一是,数据应该被封装在访问和修改它们的方法中。也就是说,不是简单地将数据看作字节和地址的集合,而是将数据对象看作抽象数据类型(ADT)的实例,ADT包含了对这种类型的数据对象执行操作的一整套方法。然后我们强调,对于特定的ADT可能有几种不同的实现策略,并探讨这些选择的优缺点。我们为几乎所有讨论过的数据结构和算法提供了完整的Python实现,我们还引入了重要的面向对象设计模式,将这些实现组织成可重用的组件。

我们书的读者期望的结果包括: 他们了解最常见的数据集合抽象(如堆栈、队列、列表、树、地图)。 他们理解算法产生有效的实现策略常见的数据结构。 他们可以从理论上和实验上分析算法性能,并识别竞争策略之间的共同权衡。 他们可以明智地使用现代编程语言库中现有的数据结构和算法。 他们有处理大多数基本数据结构和算法的具体实现的经验。 他们可以运用数据结构和算法来解决复杂的问题。

https://www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

成为VIP会员查看完整内容
0
33

这本教科书是关于计算机科学的。它也是关于Python的。然而,还有更多。算法和数据结构的研究是理解计算机科学的核心。学习计算机科学与学习其他困难的学科没有什么不同。要想成功,唯一的方法就是有意识地、不断地接触基本思想。初学计算机的科学家需要实践,以便在继续学习课程中较复杂的部分之前有一个彻底的了解。此外,初学者需要获得成功的机会和获得信心。本教材旨在作为数据结构和算法的第一门课程的教材,通常作为计算机科学课程的第二门课程教授。虽然第二门课程被认为比第一门课程更高级,但本书假设你是这个水平的初学者。您可能还在努力学习第一门计算机科学课程的一些基本思想和技能,但已经准备好进一步探索这一学科并继续实践解决问题的方法。我们将介绍抽象数据类型和数据结构、编写算法和解决问题。我们将研究大量数据结构,并解决出现的经典问题。你在这里学到的工具和技术将会在你继续学习计算机科学的过程中不断地被应用。

成为VIP会员查看完整内容
0
32

这本书的前半部分快速而彻底地概述了Python的所有基础知识。你不需要任何以前的经验与编程开始,我们将教你一切你需要知道,一步一步。

第二部分着重于用Python以实用的方式解决有趣的、真实的问题。一旦你掌握了基础知识,你就会通过跟随我们的动手编程练习和项目迅速提高。

我们在书中的每一页都精心安排了漂亮的排版,代码示例的语法高亮显示,以及教学截图,这样你可以有效地处理和记忆信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本,Python编程语言在2020年发布的最新和最好的版本。简而言之,以下是你将学到的Python基础知识:Python 3的实用介绍:

安装和运行Python:在Windows、macOS或Linux上设置Python 3.9编码环境

  • 核心Python 3概念和约定:解释器会话、脚本、查找和修复代码bug、如何组织代码和构造Python程序、如何有效地学习和实践

  • Python 3.9基本原理:变量、基本数据类型、函数和循环、条件逻辑和控制流、字符串格式、列表/元组/字典、文件输入和输出、错误处理。

  • 中级Python概念:面向对象编程(OOP)、正则表达式、名称空间和作用域、异常处理、安装第三方包。

  • Python的实际使用:创建和修改PDF文件、使用数据库、从web下载和抓取内容、数据科学基础(科学计算和绘图)、图形用户界面和GUI编程。

成为VIP会员查看完整内容
0
52

从一开始就创建良好的数据,而不是在收集数据之后修复它。通过遵循这本书中的指导方针,你将能够进行更有效的分析,并产生研究数据的及时演示。

数据分析师通常与数据集提出了勘探和研究设计不良,导致解释的困难和延误产生有意义的结果。数据分析培训的重点是如何在开始认真分析之前清理和转换数据集。通过使用良好的数据集设计和理解数据类型如何决定可以执行的分析类型,可以避免不恰当或令人困惑的表示、度量单位选择、编码错误、缺失值、离群值等。

这本书讨论了数据集创建的原则和最佳实践,并涵盖了基本数据类型及其相关的适当统计和可视化。这本书的一个重点是为什么选择某些数据类型来表示概念和度量,而不是典型的讨论如何分析选定的特定数据类型。

你会: 注意创建和收集数据的原则 了解基本数据类型和表示 选择数据类型,预测分析目标 理解数据集的结构和用于分析和共享的实践 由例子引导和用例(好的和坏的) 使用清洁工具和方法创建良好的数据

成为VIP会员查看完整内容
0
57

越来越多来自不同领域的计算机科学家使用离散数学结构来解释概念和问题。在教学经验的基础上,作者提供了一个容易理解的文本,强调了离散数学的基础及其高级课题。这篇文章展示了如何用清晰的数学语言表达精确的思想。学生发现离散数学在描述计算机科学结构和解决问题方面的重要性。他们还学习如何掌握离散数学将帮助他们发展重要的推理技能,这些技能将在他们的职业生涯中继续发挥作用。

成为VIP会员查看完整内容
0
63

如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。

成为VIP会员查看完整内容
0
100

管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
成为VIP会员查看完整内容
1
84

理解并实施panda的大数据分析解决方案,强调性能。本书通过探索其底层实现和数据结构,增强了您使用Python数据分析库pandas的直觉。

《Pandas 编程思想》介绍了大数据的主题,并通过观看pandas帮助解决的激动人心和有影响力的项目来展示概念。从那里,您将学习按大小和类型评估您自己的项目,以确定pandas是否适合您的需要。作者Hannah Stepanek解释了如何在pandas中有效地加载和规范化数据,并回顾了一些最常用的加载器和它们的几个最强大的选项。然后,您将了解如何有效地访问和转换数据,应该避免哪些方法,以及何时使用更高级的性能技术。您还将学习基本的数据访问、学习panda和直观的字典语法。此外,还讨论了如何选择正确的DataFrame格式、使用多层次的DataFrame以及将来如何改进panda。

在本书结束时,您将对pandas库的底层工作原理有一个牢固的理解。准备好用正确的方法在你自己的项目中做出自信的决定。

你将学到什么

  • 理解pandas的底层数据结构,以及为什么在某些情况下它会这样执行
  • 了解如何使用pandas正确地提取、转换和加载数据,重点关注性能
  • 选择正确的数据格式,使数据分析简单有效。
  • 使用其他Python库提高pandas操作的性能

这本书是给谁的

  • 具有基本Python编程技能的软件工程师热衷于在大数据分析项目中使用pandas。Python软件开发人员对大数据感兴趣。
成为VIP会员查看完整内容
0
90
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
30+阅读 · 4月27日
专知会员服务
33+阅读 · 4月15日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年12月27日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年10月11日
专知会员服务
57+阅读 · 2020年10月6日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年8月31日
专知会员服务
100+阅读 · 2020年8月14日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年7月29日
相关资讯
【干货书】计算机科学离散数学,627页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月31日
Python 神经网络编程
人工智能头条
3+阅读 · 2019年2月27日
各编程领域最好的入门书籍
程序猿
11+阅读 · 2018年7月29日
一文掌握高薪行业必备数学知识(附学习资源)
算法与数学之美
6+阅读 · 2018年6月7日
只需5个月,编程小白也能掌握机器学习
ImportNew
4+阅读 · 2017年12月4日
相关论文
Zahra Mousavi Kouzehkanan,Eslam Tavakoli,Arezoo Alipanah
0+阅读 · 5月12日
Hugo Vaz Sampaio,Fernando Koch,Carlos Becker Westphall,Ricardo do Nascimento Boing,Rene Nolio Santa Cruz
0+阅读 · 5月12日
Britta Grusdt,Daniel Lassiter,Michael Franke
0+阅读 · 5月12日
Gueltoum Bendiab,Konstantinos-Panagiotis Grammatikakis,Ioannis Koufos,Nicholas Kolokotronis,Stavros Shiaeles
0+阅读 · 5月10日
Roberto Metere,Myriam Neaimeh,Charles Morisset,Carsten Maple,Xavier Bellekens,Ricardo M. Czekster
0+阅读 · 5月6日
Yunmei Chen,Hongcheng Liu,Xiaojing Ye,Qingchao Zhang
0+阅读 · 5月6日
Ranjan Pal,Ziyuan Huang,Xinlong Yin,Sergey Lototsky,Swades De,Sasu Tarkoma,Mingyan Liu,Jon Crowcroft,Nishanth Sastry
0+阅读 · 5月4日
Structural Consistency and Controllability for Diverse Colorization
Safa Messaoud,David Forsyth,Alexander G. Schwing
7+阅读 · 2018年9月6日
Top