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《Python数据分析全流程实操指南》本书主要围绕整个数据分析方法论的常规流程，介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘的实际业务应用出发，讲解了互联网、金融及零售等行业的真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍了Python数据分析的全过程。

《Python大数据分析从入门到精通》本书结合Python在数据分析领域的特点，介绍如何在数据平台上集成使用Python。本书内容分为3大部分。第1部分（第1~3章）为搭建开发环境和导入测试数据；第2部分（第4~12章）为Python对HDFS、Hive、Pig、HBase、Spark的操作，主要是对常用API的说明；第3部分（第13~16章）是在前面章节的基础上，介绍如何进行数据的分析、挖掘、可视化等内容。

《Python神经网络入门与实战》本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。

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