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（编辑整理 雷洋）
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本版推荐
《
中华读书报
》（
2018年09月12日
17
版）
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| 《Python3数据分析与机器学习实战》，龙马高新教育著，北京大学出版社2018年08月，69.00元 本书结合机器学习数据分析的过程，以实际案例问题为驱动，深入浅出地介绍常用的机器学习算法及数据分析方法：数据预处理、分类问题、预测分析、关联分析、网络爬虫、集成学习、深度学习、数据降维和压缩等。 |
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| 《基于数据分析的网络安全第2版》，[美]迈克尔·柯林斯著，东南大学出版社2018年08月，99.00元 《基于数据分析的网络安全第2版》通过3个部分检视了收集和组织数据的过程、多种分析工具以及各种分析场景和技术。新章节关注活跃监控和流量处理、内部威胁检测、数据挖掘、回归与机器学习，和其他主题。 |
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| 《利用Python进行数据分析》，[美]韦斯·麦金尼著，电子工业出版社2018年08月，119.00元 本书由Pythonpan-das项目创始人 WesMcKinney亲笔撰写，详细介绍利用Py-thon进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。 |
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| 《基于Python的大数据分析基础及实战》，余本国著，水利水电出版社2018年07月，69.80元 《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Py-thon3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。 |
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| 《数据分析实战》，[美]托马兹·卓巴斯著，机械工业出版社2018年06月，79.00元 本书分为三大部分。第一部分讲授实战技巧，用于读取、写入、清洗、格式化、探索与理解数据；第二部分由较深入的主题组成，比如分类、聚类和预测等；第三部分介绍更高深的主题，从图论到自然语言处理，到离散选择模型，再到模拟。 |
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