本書全面介紹與大數據和人工智能相關的數據采集、數據存儲、並行計算等技術體繫,以及Python編程基礎、數據處理分析和可視化、機器學習算法和深度學習模型的原理與應用。 全書共分4部分:第1部分(第1章)為大數據基礎,主要介紹與大數據應用相關的數據采集、數據存儲、並行計算等技術體繫;第2部分(第2章)為Python編程基礎,主要介紹Python的基本語法,為讀者學習後續的數據處理分析、可視化、機器學習算法和深度學習模型等內容提供基礎知識;第3部分(第3、4章)為數據處理分析和可視化,主要介紹基於Pandas的數據處理分析方法和基於Matplotlib的數據可視化方法;第4部分(第5~9章)為機器學習和深度學習,其中,第5~8章主要介紹回歸、聚類、分類等機器學習算法及應用,第9章主要介紹深度學習模型及建模應用。各章都有配套的思考題、自測習題和教學視頻等資源。 本書適合作為高等學校數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、網絡工程、軟件工程、物聯網工程等專業的大數據導論、Python編程技術、數據處理及可視化、Python數據科學導引以及機器學習等課程的教材,也可作為IT開發人員、非計算機專業師生和科研工作者的參考書。