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Python ji shu ji chu shi pin jiao cheng /
Python技术基础视频教程 /
Detailed summary in vernacular field only.
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Formato: | Electrónico Video |
| Idioma: | Inglés Chino |
| Publicado: |
[New York] :
Pearson,
2019.
|
| Edición: | [First edition]. |
| Colección: | LiveLessons.
|
| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
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| 880 | 1 | 0 | |6 245-01/$1 |a Python技术基础视频教程 / |c 保罗·J·戴特尔. |
| 880 | |6 520-02/$1 |a Get技能： 在第一部分你能学到什么： 预备课程----为Python配置你的系统，获得代码示例、Python包管理器、Paul的联系信息 第1课（测试用例：使用IPython和Jupyter Notebook）----在IPython和Jupyter Notebook中使用代码段和脚本 第2课（Python编程介绍）----变量类型、操作符、字符串、I/O、判定、对象和动态类型 第3课（控制语句）----if、if...else、if...elif...else、for、while、break、continue、增强赋值、布尔操作符、列表介绍 第4课（函数）----定制函数定义、导入库、使用随机数生成来实现仿真、作用域、默认参数值、关键字参数、任意参数列表、方法、元组介绍、函数式编程介绍 在第二部分你能学到什么： 第5课（序列：列表和元组）----创建、初始化以及访问列表和元组的元素；列表排序和搜索；搜索元组；将列表和元组传递到函数和方法；列表方法；函数式编程（lambda、过滤、映射、归约、列表推导、生成器表达式、二维列表）；使用Seaborn和Matplotlib可视化库实现静态可视化。 第6课（字典和集合）----键值对字典；唯一值集合；迭代处理键、值和键值对；增加、删除和更新键值对；字典和集合比较操作符；集合操作符和方法；操作符in和not in完成成员关系检查；可变集合操作；字典和集合推导；使用Seaborn和Matplotlib可视化库实现动态可视化。 第7课（使用NumPy的面向数组编程）----numpy模块的高性能数据结构 ndarray；ndarray与列表的区别；使用IPython %timeit魔法比较列表和 ndarray的性能；一维和多维ndarray；常见ndarray处理；pandas数据处理库的介绍；一维 Series和二维DataFrame；自定义Series和DataFrame索引；Series 和DataFrame中数据的基本描述统计；定制pandas输出格式化。 在第三部分你能学到什么： 第8课（字符串：深入探究）----字符串方法；字符串格式化；拼接和重复字符串；去除空白符；字符串比较；搜索字符串中的子串和替换子串；字符串的词法分析；使用正则表达式实现模式匹配、替换子串和验证数据； pandas中处理数据。 第9课（文件和异常）----文本文件处理；用json模块将对象串行化为JSON；使用with语句避免"资源泄漏"；异常处理；try...except语句；else子句；try代码组中没有异常时执行代码；栈回溯（traceback）的更多详细内容；栈展开；通过csv模块完成CSV文件处理；pandas中加载和处理CSV文件。 第10课（面向对象编程）----定制类；控制对特性（attribute）的访问；使用属性访问数据；模拟"私有"特性；用于定制字符串表示的Python特殊方法；继承、鸭子类型和多态；类对象；实现重载操作符的Python特殊方法；命名元组；Python 3.7数据类；使用doctest实现单元测试；命名空间及其对作用域的影响；时间序列和简单线性回归介绍。 在第四部分你能学到什么： 第11课（自然语言处理（NLP））----安装和使用TextBlob、NLTK、Textatistic和spaCy NLP库；将文本分解（或标记化）为单词和句子；词性标注（名词、动词等）；情感分析（正面、负面或中立）；检测文本的语言；不同语言间的翻译；通过提取词根和提取原型得到单词词根；拼写检查和更正；单词定义、同义词和反义词；从文本删除停用词；创建词云可视化；确定文本可读性。 第12课（Twitter®数据挖掘）----用Tweepy访问Twitter上的推文和其他信息（Tweepy是一个流行的Python Twitter API客户端库）；用Twitter Search API搜索过去的推文；用Twitter Streaming API对实时推文流抽样；处理推文对象元数据；使用NLP技术清理和预处理推文来进行分析；对推文完成情感分析；用Twitter的Trends API发现热门话题；使用folium和OpenStreetMap绘制推文地图。 第13课（IBM Watson®和认知计算）----Watson及其免费套餐服务；一些Watson服务演示；注册一个IBM Cloud账户；建立和得到Watson服务凭据；安装Watson Developer Cloud Python SDK；构建一个旅行者随身翻译器App，其中综合了Watson语音到文本、语言翻译器和文本到语音服务。 从第五部分的案例研究你能学到什么： 第14课（机器学习：分类、回归和聚类）----使用scikit-learn用流行的数据集完成机器学习研究；使用Seaborn和Matplotlib完成数据可视化和探索；用k-近邻分类和线性回归完成有监督机器学习；对Digits数据集完成多分类任务；将数据集划分为训练集、测试集和验证集；用k-折交叉验证调整超参数；模型性能度量；显示混淆矩阵来呈现分类预测正确率和错误率；对加州房屋数据集完成多重线性回归；利用PCA和t-SNE对Iris | ||
| 880 | |a 和Digits数据集进行降维，为二维可视化做准备；用k-均值聚类和Iris 数据集完成无监督机器学习。 第15课（深度学习）----什么是神经网络，另外神经网络如何支持深度学习；创建 Keras神经网络；Keras 层、激活函数、损失函数和优化器；使用MNIST数据集上训练的一个Keras卷积神经网络（CNN）构建一个可以识别手写数字的计算机视觉应用；使用IMDb数据集上训练的一个Keras循环神经网络（RNN） 创建一个情感分析应用，对正面和负面电影评论完成二元分类。 第16课（大数据：Hadoop、Spark、NoSQL和物联网）----使用SQL管理SQLite关系数据库；理解4种主要类型的NoSQL数据库；将推文存储在一个MongoDB NoSQL JSON 文档数据库中，并在一个Folium地图上实现可视化；Apache Hadoop以及如何用于大数据批处理应用；基于Microsoft的Azure HDInsight云服务构建一个Hadoop MapReduce应用；Apache Spark以及如何用于高性能实时大数据应用；使用Spark steaming处理小批量数据；物联网（IoT） 和发布/订阅模型；从一个模拟连接互联网的设备发布消息，并在仪表板中实现消息可视化；订阅PubNub的抽样实时流并实现数据可视化。. | ||
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