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  • Python與R語言數據科學實踐
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
    【市場價】
    772-1120
    【優惠價】
    483-700
    【作者】 加拿大意大利裡克·J斯卡韋塔(Rick 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  Python 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115610713
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:128開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115610713
    作者:[加拿大/意大利]裡克·J.斯卡韋塔(Rick

    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2023年11月 

        
        
    "

    編輯推薦
    1.結合具體案例,分析Python和R的特點及適用場景;


    2.利用真實案例演示如何集成Python和R;


    3.提供Python和R對照翻譯,方便切換語言。 
    內容簡介
    本書從數據科學的角度,講解了Python和R的語言特性以及各自的優缺點,介紹了包括包、框架和工作流在內的開源生態繫統,分析了Python和R分別適用於哪些業務場景,並通過真實的案例演示如何在單個工作流中集成Python與R,使兩種語言充分發揮優勢,改善業務應用的效果。本書還提供了Python和R的對照翻譯,幫助讀者在兩種語言間快速切換。


    本書適合數據科學領域有一定Python或R基礎的開發人員閱讀,能夠幫助讀者探索完成數據科學任務的新方法並改善應用效果。
    作者簡介
    裡克·J.斯卡韋塔(RickJ.Scavetta)自2012年以來,一直擔任著獨立研討會的培訓師、自由職業數據科學家和機構聯合創始人的角色。作為Scavetta Academy運營人員,與德國的主要研究機構也有著密切且經常性的往來。自2016年以來,他發布在DataCamp 上的在線課程已被超過200,000名學生學習,同時還為O'Reilly和Manning的高級數據科學課程做出了貢獻。

    博揚·安格洛夫(Boyan Angelov)是一位數據科學戰略家和顧問,在各種學術和行業環境中擁有十餘年的經驗,研究涵蓋的主題包括生物信息學、臨床試驗、人力資源技術和管理咨詢。他還是XAI領域開源科學項目的貢獻者,並定期在各種學術會議和社區聚會上發言。
    目錄
    前言xiii

    第I部分 探索新的語言

    第 1章 概述3

    1.1 R的起源3

    1.2 Python的起源4

    1.3 語言戰爭的開端5

    1.4 數據科學主導權之戰6
    前言xiii


    第I部分 探索新的語言


    第 1章 概述3


    1.1 R的起源3


    1.2 Python的起源4


    1.3 語言戰爭的開端5


    1.4 數據科學主導權之戰6


    1.5 合作與社區建設的融合8


    1.6 最後的想法8


    第II部分 兩種編程語言I:新學習一門語言


    第 2章 針對Python用戶的R13


    2.1 啟動和運行R13


    2.2 項目和第三方庫15


    2.3 Tibbles的勝利20


    2.4 關於數據類型和數據探索23


    2.5 關於命名(內部)25


    2.6 列表27


    2.7 關於因子29


    2.8 如何查找30


    2.9 重復迭代37


    2.10 最後的想法38

    第3章 針對R用戶的Python40


    3.1 版本和構建41


    3.2 標準工具42


    3.3 虛擬環境46


    3.4 安裝第三方庫50


    3.5 筆記本52


    3.6 從編程語言角度對比Python和R53


    3.7 導入數據集55


    3.8 檢查數據55


    3.9 數據結構和描述性統計57


    3.10 數據結構:回歸基礎58


    3.11 索引和邏輯表達式60


    3.12 繪圖61


    3.13 推理統計61


    3.14 最後的想法62


    第III部分 兩種編程語言II:現代的環境


    第4章 數據格式環境65


    4.1 外部第三方庫與基礎庫67


    4.2 圖像數據69


    4.3 文本數據74


    4.4 時間序列數據77


    4.4.1 基礎R77


    4.4.2 Prophet第三方庫79


    4.5 空間數據80


    4.6 最後的想法82

    第5章 工作流程環境83


    5.1 定義工作流程83


    5.2 探索式數據分析85


    5.2.1 統計可視化85


    5.2.2 交互可視化88


    5.3 機器學習89


    5.4 數據工程93


    5.5 報表97


    5.5.1 靜態報表97


    5.5.2 互動式報表98


    5.6 最後的想法101


    第IV部分 兩種編程語言III:學會協同


    第6章 協同使用兩種語言105


    6.1 虛擬的互操作性105


    6.2 互操作性107


    6.3 深入互操作性112


    6.3.1 在R Markdown文檔中R和Python之間傳遞對像112


    6.3.2 在R Markdown文檔中調用Python113


    6.3.3 使用來源命令調用Python114


    6.3.4 使用REPL調用Python115


    6.3.5 在交互式文檔中使用動態輸入調用Python115


    6.4 最後的想法117

    第7章 兩種編程語言數據科學案例研究118


    7.1 24年188萬場野火118


    7.2 設置和導入數據121


    7.3 EDA和數據可視化122


    7.4 機器學習126


    7.4.1 設置Python環境126


    7.4.2 特征工程127


    7.4.3 模型訓練128


    7.5 推理和用戶界面129


    7.6 最後的想法131

    附錄 Python-R雙語詞典133


    第三方庫管理133


    賦值運算符134


    類型136


    數學運算符137


    屬性137


    關鍵字138


    函數和方法138


    編碼風格和命名約定139


    數據存儲對像類比140


    數據幀142


    邏輯表達式145


    索引147

    關於作者152


    關於封面152






     
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