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内容简介:
本书采用理论知识与任务案例相结合的形式，以PyCharm为主要开发工具，系统地阐述了大数据分析处理工作流程中的重要步骤，介绍了大数据分析过程中常用的几种第三方库。
本书共13个单元，第1单元介绍了大数据分析处理的概念；第2、3单元介绍了大数据分析中科学计算与统计分析的相关知识；第4-7单元介绍了使用Pandas实现数据预处理的方法；第8单元介绍了使用Scikit-learn实现简单的机器学习的方法；第9单元介绍了使用Matplotlib、Seaborn绘制图表的方法；第10-13单元分别介绍了4个大数据分析处理的综合案例。
单元1-9中，每个单元都包含了相关知识部分和任务实现部分，任务实现部分一般包含多个任务的具体实现过程，每个任务后面都有课堂实践，通过完成实践操作，读者可以进一步巩固所学知识。
本书既可作为高等院校大数据技术专业的教材，也可作为大数据爱好者的自学书籍。 
