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随着互联网的飞速发展，人们在互联网上的行为产生了海量数据，对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中，数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析，找到有价值的信息和规律，使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域，Python语言简单易用，第三方库强大，并提供了完整的数据分析框架，因此深受数据分析人员的青睐，Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。因此，《Python数据分析与可视化（微课视频版）》从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法，带领读者一步步掌握Python数据分析的相关知识，提高读者解决实际问题的能力。
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《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》是一本介绍Python相关知识的Python基础教程，也是一本Python视频教程，内容涉及算法、Python数据分析、图形处理、Web开发、科学计算、项目管理、人工智能、Python爬虫等。其中第Ⅰ部分为Python基础篇，首先从Python的安装开始，随后介绍了变量和数据类型、条件分支与循环、列表与元组、字典、函数、类、标准库以及程序中的异常现象及处理方法；第Ⅱ部分为Python提高篇，介绍了文件处理、图形用户界面、数据库操作、线程与进程、测试及打包等知识；第Ⅲ部分为拓展篇，介绍了Python在Web应用、商业级别的技术框架、大数据应用、AI应用等方面的拓展知识。全书通过“三酷猫”将案例串联起来，由浅入深、生动有趣，在增加趣味性的同时，让读者对Python的具体使用有一个完整的认识。另外，本书配备了77集微视频讲解、
![Python学习手册（原书第5版） [美]马克·卢茨](http://img3m8.ddimg.cn/49/19/11797646008-1_l.jpg)
很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习：Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。比较不同机器学习方法的优缺点：监督学习、无监督学习和强化学习；从头到尾的建立和管理机器学习项目
