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数据科学实战手册 R+Python PDF 下载
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资料简介：
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。
资料目录：
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 |
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