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內容簡介： 智慧來自於經驗、而經驗是資料的累積，資料科學的目的就是要從看似紛亂的資料堆中，找出資料交集的線索、挖掘出各種有用的資訊，進而歸納整理成知識和智慧。 用對工具、找對方法，立即從日常資料中挖掘過去、預測未來！ 從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學的範疇。本書就要帶領您使用最容易上手的Python語言搭配本土化的資料集，一一探索、實踐資料科學和人工智慧的觀念與理論，從網路爬蟲、資料清理、資料視覺化、資料採礦到最熱門的機器學習，全面整合實作與理論，開啟你成為資料科學家的成功之路！ 本書特色：: ●資料科學三部曲：取得資料→探索事實→預測分析 ●一次補足最入門的統計和機率基礎 ●Python開發環境與基礎語法快速上手 ●實踐資料科學的三大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib一次掌握 ●從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 ●用Scikit-learn套件實作最熱門的AI機器學習應用 目錄： 第一篇資料科學和Python基礎 第1章資料科學概論與開發環境建立 第2章Python程式語言 第3章HTML網頁結構與JSON 第二篇網頁爬蟲和OpenData—取得資料 第4章取得網路資料 第5章資料擷取 第6章資料清理與儲存 第7章網頁爬蟲實作案例 第三篇Python資料科學套件-探索資料 第8章向量與矩陣運算–NumPy套件 第9章資料處理與分析–Pandas套件 第10章資料視覺化–Matplotlib套件 第11章機率與統計 第12章估計與檢定 第13章探索性資料分析實作案例 第四篇人工智慧與機器學習—預測資料 第14章人工智慧與機器學習概論 第15章機器學習演算法實作案例–迴歸 第16章機器學習演算法實作案例–分類與分群 附錄A下載與安裝MongoDB資料庫

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