本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

本书共有12章。第1、2章介绍AutoCAD的用户界面、基本操作等基础知识。第3至5章将AutoCAD常用命令拆解到三类典型图形(直线类、多边形类、曲线类)中,并以任务为导向在实际图形的绘制中融入命令的使用,同时引导读者将所需抄绘的图形先分类后绘制,这样更有助于命令的理解和灵活应用。第6至9章分别介绍文字、标注、表格、

本书对Python编程的基础内容、Python数据处理与分析的基本工具、统计建模的常见方法和原理以及Python实现进行了详细介绍,在本书最后两章中,以两个实际的建模案例出发?对数据预处理、特征工程、统计建模、结果分析与可视化,即统计建模的整个过程进行了详细说明。

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本教材共分为九章,涉及云计算技术基础、云计算的经济学分析、农村农业云、制造云、医疗云、教育云、金融云等方面知识。系统而全面地介绍了云计算的相关知识,以及云计算的经济学分析、未来发展趋势、应用等。深入分析了云计算技术如何与农业、工业、服务业等相结合。本书既包含云计算技术的行业应用知识,又有对云计算应用现状及发展趋势的探究

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