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TAAZE 讀冊生活章節說明:Chapter 1 資料分析工程師的職責
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 資料分析主要會用到的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建構執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 JupyterLab
Chapter 3 基礎數學
3.1 讀懂公式的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 運用函式庫實作資料分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter 5 應用：蒐集、處理資料
5.1 網頁抓取
5.2 自然語言的處理
5.3 處理圖像資料
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有 4 項符合
用Python快速上手資料分析與機器學習 第二版的圖書 |
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用Python快速上手資料分析與機器學習 第二版 作者：寺田學 ／ 譯者：温政堯 出版社：碁峰 出版日期：2023-11-02 語言：繁體中文 規格：平裝 / 340頁 / 17 x 23 x 2 cm / 普通級/ 雙色印刷 / 二版 |
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圖書介紹 - 資料來源：TAAZE 讀冊生活 評分：
圖書名稱：用Python快速上手資料分析與機器學習 第二版
內容簡介:廣受讀者好評、第二版登場！
紮實地學會資料分析工程師所需要的基本技能
書中會對資料分析工程師所需要的基本技巧進行詳盡解說。
‧取得資料、處理資料
‧資料視覺處理
‧編寫程式碼
‧基礎數學知識
‧機器學習的流程與執行方法
第2版的重點
‧支援Python 3.10版本
‧用更深入淺出的方式進行講解
在書中可以學到
‧Python基本語法
‧講解資料格式
‧資料的預處理技巧
‧資料視覺處理技巧
‧運用現成的演算法來執行機器學習
適合對象
想成為資料分析工程師的讀者
目錄
章節說明:Chapter 1 資料分析工程師的職責
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 資料分析主要會用到的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建構執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 JupyterLab
Chapter 3 基礎數學
3.1 讀懂公式的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 運用函式庫實作資料分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter 5 應用：蒐集、處理資料
5.1 網頁抓取
5.2 自然語言的處理
5.3 處理圖像資料
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 資料分析主要會用到的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建構執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 JupyterLab
Chapter 3 基礎數學
3.1 讀懂公式的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 運用函式庫實作資料分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter 5 應用：蒐集、處理資料
5.1 網頁抓取
5.2 自然語言的處理
5.3 處理圖像資料
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