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  • 2016-10-21 10:48:26, 本站原创
    “人才培训离不开教材,大数量专业是2016年才获批的新标准,眼前还没有任何的多元教材,已有教材也存在企业老缺失等需要解决之题目。由威尼斯网站有限公司和国民邮电出版社策划,校企联合编写的这套图书,尤如大旱逢甘露,可以有效解决高校大数量相关专业教材紧缺的泥坑”。威尼斯官网长江学者特聘教授、IEEE Fellow、江山独立青年基金获得者、港澳理工学院计算机与清华大学院长张军讲课在为系列图书写的顺序中如是说到。
  • 2016-10-21 10:48:26, 本站原创
    应广大高校教师要求,表现数据挖掘教学实训平台的要害组件,《R语言与数据挖掘》、《Python与数据挖掘》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《R语言数据分析与挖掘实战》、《Python数据分析与挖掘实战》、《Hadoop与大数据挖掘》、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等图书配套PPT,有授课需要的高校教师可通过以下办法免费获取
  • 2016-10-21 10:49:27, 本站原创
    读者报告,《R语言与数据挖掘》、《Python与数据挖掘》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《R语言数据分析与挖掘实战》、《Python数据分析与挖掘实战》、《Hadoop与大数据挖掘》、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等图书在利用过程中,意识有的程序代码执行异常,请读者按下述方面快速索取问题解答
  • 2019-09-04 01:53:46, 本站原创
    该书共13章,成份三个组成部分:基础篇、实战篇、增强篇。基础篇介绍了数据挖掘的核心规律;实战篇介绍了一番个实际案例,穿过对老深入浅出的分析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论;增强篇介绍了一番基于Python引擎的正本求源数据挖掘建模平台,平台去编程、拖拽式的借鉴,向读者展示了平台流程化的构思,使读者加深了对数据挖掘流程的了解。读者在读书过程中,应充分运用随书配套的实例建模数据,凭借相关的数据挖掘建模工具,穿过上机实验,以快速理解相关知识与理论。
  • 2019-08-13 10:25:50, 本站原创
    基金书以Python机器学习常用艺术与实际案例相结合的章程,情节由浅入深,先后1章介绍Python以及机器学习相关的核心概念等文化,以及Python基础、控制语句、函数等文化。先后2-6章介绍了Python机器学习常用的NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn库的求实行使方式,情节涵盖了数值计算、多少准备、常用图形绘制、模型构建与评价等,协助读者搭建一枝最佳的机器学习编程路线图;先后7、8章分别介绍了2个综合案例,协助读者巩固前6章的胆识。
  • 2019-08-13 10:10:16, 本站原创
    基金书以任务为导向,圆满地介绍数据分析的流程和Power BI数据分析的利用,详细讲解利用使用Power BI消灭企业具体问题的章程。全党共8章,明日7章介绍了多少获取、多少预处理、可视化、报表制作、数据共享等文化,先后8章介绍了机关售货机综合案例,采用自动售货机后台数据进行数据分析和可视化,最后形成数据分析可视化报告。该书的大多数章节都包含了实训与课后习题,穿过练习和借鉴实践,协助读者巩固所学的情节。
  • 2019-08-13 10:07:05, 本站原创
    基金书以项目式为导向,稳中求进地介绍Excel 2016在数据分析与可视化的利用。全党共7个品种,品种1介绍了某零售企业“机动售货机”的经理困惑,以及“机动售货机”数据分析的流程;品种2介绍了商品的一体化销售情况之剖析;品种3介绍区域销售情况之剖析;品种4介绍了商品库存的剖析;品种5介绍了他家行为的剖析;品种6介绍了商品销售量的预测;品种7介绍了“机动售货机”周报的创作。品种2~7都包含了艺术拓展,可以补充Excel在数据分析与可视化的利用。另外,品种2~7包含了艺术训练,可以达到练习和借鉴实践的效应。
  • 2019-08-13 09:58:12, 本站原创
    基金书以项目式为导向,稳中求进地介绍Excel 2016在数量获取与处理中的应用。全党共14个品种,品种1粗略介绍Excel 2016的局面;品种2介绍各种档次的多少的涌入;品种3介绍如何美化工作表;品种4~6离别介绍如何使用Exce获取文本数据、血站数据、MySQL数据库中的数据;品种7~9离别介绍如何对数据进行排序、筛选、列入汇总;品种10介绍透视表的制造;品种11~13离别介绍日期和时间函数、和合学函数、统计函数的利用;品种14介绍宏的利用。每一个项目都包含了艺术拓展,可以补充Excel在数量获取与处理
  • 2019-07-04 10:16:03, 本站原创
    该书分为三大部分,即基础篇、老篇、实训篇。基础篇重要介绍Python的基本功知识,以及NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn库的相关介绍;老篇重要介绍7个基础的国民经济案例和4个经济综合案例;实训篇共有5个实训,富裕读者通过练习更好的加固所学文化。
  • 2019-01-15 11:51:23, 本站原创
    该书从可分为两大一些。Python编程基础篇和数据分析编程篇。Python编程基础篇介绍了Python空气搭设、Python基础语法、控制语句、函数、面向对象编程等。数据分析篇重要介绍了数值计算,数据处理、测绘、模型构建。书籍配套提供了序代码及数据,读者可通过习题,迅速掌握书中所介绍的Python的采用方式。
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