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本書基于易于理解且具有數據科學相關的豐富的庫的Python語言環境，從零開始講解數據科學工作。具體內容包括：Python速成，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯算法，等等。作者借助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，詳細展示了什么是數據科學。

介紹數據科學基本知識的重量級讀本，Google數據科學家作品。

數據科學是一個蓬勃發展、前途無限的行業，有人將數據科學家稱為“21世紀頭號性感職業”。本書從零開始講解數據科學工作，教授數據科學工作所必需的黑客技能，并帶領讀者熟悉數據科學的核心知識——數學和統計學。

作者選擇了功能強大、簡單易學的Python語言環境，親手搭建工具和實現算法，并精心挑選了注釋良好、簡潔易讀的實現范例。書中涵蓋的所有代碼和數據都可以在GitHub上下載。

• 簡單介紹Python
• 回顧一下線性幾何、統計和概率知識，了解搞數據科學的時候怎么使用它們
• 收集、探索、清理、轉換和操作數據
• 了解機器學習的基本知識
• 實現K近鄰、樸素貝葉斯、線性及邏輯回歸、決策樹、神經網絡及聚類等模型
• 探索推薦系統、自然語言處理、網絡分析、MapReduce，還有數據庫

Java—從第一步到第一個應用程序

了解Java是任何程序員必須具備的編程技能。它被廣泛應用于各種編程項目中——從企業應用和移動應用到大數據、科學和金融應用。根據開發人員的數量、編寫的代碼行數和實際使用情況，該語言在最流行的語言調查中經常排名第一。它也是美國大學預修計算機科學課程的首選語言

本指南提供了一個易于遵循的路徑，從理解編寫Java代碼的基礎知識到將這些技能應用到實際項目中。這本書分為八本涵蓋Java核心方面的迷你書，介紹了Java語言和面向對象編程的基礎知識，然后開始構建web應用程序和數據庫。

• 了解Java基礎知識
• 探索面向對象編程
• 學習字符串、數組和集合
• 了解文件和數據庫

一步一步的指導，以確保您不會迷失在任何一點的過程中。

越來越多來自不同領域的計算機科學家使用離散數學結構來解釋概念和問題。在教學經驗的基礎上，作者提供了一個容易理解的文本，強調了離散數學的基礎及其高級課題。這篇文章展示了如何用清晰的數學語言表達精確的思想。學生發現離散數學在描述計算機科學結構和解決問題方面的重要性。他們還學習如何掌握離散數學將幫助他們發展重要的推理技能，這些技能將在他們的職業生涯中繼續發揮作用。

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

C++Programming: From Problem Analysis to Program Design

C++編程：從問題分析到程序設計

作者：D. S. Malik

文本編程語言課程。作者的編寫以學生為中心，是經得起時間考驗的，這已經是第六個版本了。教程中拋出編程中強烈關注的問題，并給出了完整代碼例子做為解決方法，生動地展示了應用編程的概念以及如何利用c++來解決問題。

從問題分析、程序設計到生活與互動學習工具,包括視頻、抽認卡和游戲。CourseMate數字實驗室手冊提供了額外的實踐練習,讓學生通過實踐加強批判性思維。

題目

Python編程與解決問題

簡介

“用Python編程和問題解決”這本書給我們帶來了極大的樂趣。 本書適用于工程和數學入門的學生，他們可以使用這種高級編程語言作為解決數學問題的有效工具。 Python用于開發任何流的應用程序，它不僅限于計算機科學。 我們相信，任何具有計算機基礎知識和邏輯思維能力的人都可以學習編程。 出于這種動機，我們以清醒的方式編寫了這本書。 讀完本書，您將了解編程語言有多么簡單，同時您還將學習python編程的基礎知識。 您將有足夠的動力去使用python開發應用程序。

由于本書是在考慮讀者沒有python編程知識的前提下編寫的，因此在通讀所有章節之前，讀者應該了解學習python編程的好處。 以下是一些為什么要學習python語言的原因。

?Python語言簡單易學。 例如，與其他編程語言相比，它具有簡單的語法。
?Python是一種面向對象的編程語言。 它用于開發桌面，獨立和腳本應用程序。
?Python還是免費開源軟件的示例。 由于其開放性，因此無需更改原始程序就可以編寫程序并可以在任何平臺（即Windows，Linux，Ubuntu和Mac OS）上進行部署。

本書的組織本書分為兩個部分。 第一部分介紹了計算機編程的基礎知識，而第二部分介紹了與面向對象編程有關的主題以及有關數據結構的一些基本主題。

在本書的第一部分中，讀者將學習計算機的基礎知識，python編程的基礎知識，在各種操作系統上執行python程序的知識（第1章），python中使用的數據類型，賦值，格式化數字和字符串（第2章）。 ）運算符和表達式（第3章），決策語句（第4章），循環控制語句（第5章）和函數（第6章）。

在第二部分中，將向讀者介紹類和對象的創建。 使用類創建列表和字符串的概念將在第7章和第8章中討論。讀者還將了解數據結構的基本主題，即搜索和排序（第9章），因為它是最重要的概念之一，并且幾乎用在了其中。 所有實際應用。 第10章介紹了面向對象編程的各種概念和功能，例如繼承，可訪問性（即封裝）。第11章詳細介紹了python的主要重要數據結構之一，即元組，集合和字典，而第12章介紹了Python。 使用烏龜創建圖形。 最后，第13章將幫助讀者理解文件處理的需求，并以此為基礎開發實時應用程序。 因此，在閱讀本書的第二部分之后，讀者將可以通過考慮靈活性和可重用性來創建軟件應用程序。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

從設計和原型設計到測試、部署和維護，Python在許多方面都很有用，它一直是當今最流行的編程語言之一。這本實用的書的第三版提供了對語言的快速參考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它龐大的標準庫中常用的區域，以及一些最有用的第三方模塊和包。

本書非常適合具有一些Python經驗的程序員，以及來自其他編程語言的程序員，它涵蓋了廣泛的應用領域，包括web和網絡編程、XML處理、數據庫交互和高速數字計算。了解Python如何提供優雅、簡單、實用和強大功能的獨特組合。

這個版本包括:

• Python語法、面向對象的Python、標準庫模塊和第三方Python包
• Python對文件和文本操作、持久性和數據庫、并發執行和數值計算的支持
• 網絡基礎、事件驅動編程和客戶端網絡協議模塊
• Python擴展模塊，以及用于打包和分發擴展、模塊和應用程序的工具

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

這本教科書解釋的概念和技術需要編寫的程序，可以有效地處理大量的數據。面向項目和課堂測試，這本書提出了一些重要的算法，由例子支持，給計算機程序員面臨的問題帶來意義。計算復雜性的概念也被介紹，演示什么可以和不可以被有效地計算，以便程序員可以對他們使用的算法做出明智的判斷。特點:包括介紹性和高級數據結構和算法的主題，與序言順序為那些各自的課程在前言中提供; 提供每個章節的學習目標、復習問題和編程練習，以及大量的說明性例子; 在相關網站上提供可下載的程序和補充文件，以及作者提供的講師資料; 為那些來自不同的語言背景的人呈現Python的初級讀本。