Python全栈数据工程师养成攻略 中文pdf_Python教程 资源名称: 全栈数据工程师养成攻略 中文 第 章 写在前面第 章 学会 第 章 获取数据第 章 存储数据第 章 静态可视化第 章 自然语言理解第 章 基础第 章 进阶第 章 动态可视化第 章 机器学习第 章 深度学习第 章 数据的故事 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 100 浏览
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(带手机版数据同步)情感咨询资讯类网站源码 情感资讯类网站织梦模板 源码描述: 本套织梦模板采用织梦最新内核开发的模板,这款模板使用范围极广,不仅仅局限于一类型的企业,资讯类的,情感咨询方面的的网站都可以用该模板。你只需要把图片和产品内容换成你的即可,颜色都可以修改,改完让你耳目一新的感觉!布局规整,利于用户体验,手工书写 ,代码精简。 同一个后台管理 三网合一简单方便,体验极极佳! 、该模板代码干净整洁; 、效果相当的炫酷,相当简洁大气高端,模板简单,全部已数据调用,只需后台修改栏目名称即可 、适用于资讯织梦模板 情感咨询网站源码; 、网站手工 ,代码精简,首页排版整洁 源码 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 100 浏览
Python网络数据采集 ([美] 米切尔) 中文_Python教程 资源名称: 网络数据采集 美 米切尔 中文 第一部分 创建爬虫 第 章 初见网络爬虫 第 章 复杂 解析 第 章 开始采集 第 章 使用 第 章 存储数据 第 章 读取文档 第二部分 高级数据采集 第 章 数据清洗 第 章 自然语言处理 第 章 穿越网页表单与登录窗口进行采集 第 章 采集 script 第 章 图像识别与文字处理 第 章 避开采集陷阱 第 章 用爬虫测试网站 第 章 远程采集 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 102 浏览
D3.js数据可视化实战手册 完整pdf_前端开发教程 资源名称: 数据可视化实战手册 完整 第 章 入门指南 第 章 精挑细选 第 章 与数据同行 第 章 张弛有 度 第 章 玩转坐标轴 第 章 优雅变换 第 章 形状之美 第 章 图表美化 第 章 井然有序 第 章 可视化交互 第 章 使用 原力 ! 第 章 地图的奥秘 第 章 测试驱动 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 103 浏览
Python全栈数据工程师养成攻略_Python教程 资源名称: 全栈数据工程师养成攻略 资源目录: 内容提要 前言 第 章 写在前面 第 章 学会 第 章 获取数据 第 章 存储数据 第 章 静态可视化 第 章 自然语言理解 第 章 基础 第 章 进阶 第 章 动态可视化 第 章 机器学习 第 章 深度学习 第 章 数据的故事 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 103 浏览
(带手机版数据同步)微信小程序开发代理展示销售网站源码 织梦小程序软件织梦网站模板 源码描述: 本套织梦模板采用织梦最新内核开发的模板,这款模板使用范围极广,不仅仅局限于一类型的企业,小程序网站、微信小程序开发类的网站都可以用该模板。你只需要把图片和文章内容换成你的即可,颜色都可以修改,改完让你耳目一新的感觉!布局规整,利于用户体验,手工书写 ,代码精简。 同一个后台管理 三网合一简单方便,体验极极佳! 、该模板代码干净整洁; 、效果相当的炫酷,相当简洁大气高端,模板简单,全部已数据调用,只需后台修改栏目名称即可 、适用于小程序网站模板、小程序网站源码、小程序开发模板; 、网站手工 ,代 源码 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 104 浏览
数据科学导论 Python语言实现 完整pdf_Python教程 资源名称:数据科学导论 语言实现 完整 第 章 新手上路 数据科学与 简介 的安装 还是 分步安装 核心工具包一瞥 工具包的安装 工具包升级 科学计算发行版 简介 本书使用的数据集和代码 小结 第 章 数据改写 数据科学过程 使用 进行数据加载与预处理 数据快捷加载 处理问题数据 处理大数据集 访问其他数据格式 数据预处理 数据选择 使用分类数据和文本数据 使用 进行数据处理 中的 维数组 对象基础 创建 数组 从列表到一维 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 105 浏览
数据科学导论 Python语言实现_Python教程 资源名称:数据科学导论 语言实现 内容简介: 本书由两位资深数据科学家撰写,融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验,借助现有的 语法和结构知识,全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和 佳实践,包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书,你将深入理解 核心概念,成为高效数据科学实践者。 本书共 章,系统介绍了进行数据科学分析和开发所涉及的关键要素。书中首先介绍 软件及相关工具包的安装和使用;接着不仅讲解数据加载、运算和改写等基本数据准备过程,还详细介绍特征选择、维数约简等高级数据操作 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 109 浏览