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Python数据分析实战
主要内容包括Python语法基础、Python程序结构、Python基本数据类型、函数与异常处理、常见标准库操作、文件操作、数据库操作、Numpy库、Pandas库、数据可视化等内容。本书内容充实、材料新颖、案例丰富、条理清晰，既可作为大学教材，又可供软件从业者作为数据分析的快速入门参考书。主要内容包括Python语法基础、Python程序结构、Python基本数据类型、函数与异常处理、常见标准库操作、文件操作、数据库操作、Numpy库、Pandas库、数据可视化等内容。本书内容充实、材料新颖、案例丰富、条理清晰，既可作为大学教材，又可供软件从业者作为数据分析的快速入门参考书。
TensorFlow 2机器学习实战：聚焦经济金融科研与产业的深度学习模型
本书侧重于实证维度的经济和金融问题，以及如何用机器学习方法求解这些问题，通过建立相关模型得出相应的结论。这包括各种区分深度学习模型(DNNs、cnn、lstm和DQNs)、生成机器学习模型(gan和VAEs)和基于树的模型。本书内容还涵盖了经济学和机器学习的经验方法的交叉，包括回归分析，自然语言处理，和降维。本书的读者对象为本专科学生以及研究生，在经济和金融领域工作的数据科学家，公共和私营部门的经济学家，以及社会科学研究者。
Python程序设计——基础入门、数据分析及网络爬虫（微课视频版）
《Python程序设计——基础入门、数据分析及网络爬虫(微课视频版)》基于Python 3.10全面介绍Python语言程序设计方法，全书共10章。首先，基于Visual Studio和PyCharm集成开发环境介绍设计Python语言程序的方法，讨论Python语言的常用数据结构的定义与用法，阐述分支与循环控制语句设计方法；然后，在讨论Python语言中的常用数据类型及其用法的基础上，重点论述函数、模块和包的概念与设计方法；接着，深入介绍Python语言中类的定义与应用方法，介绍文件操作与异常处理方法，阐述图形用户界面程序设计方法；最后，介绍数据分析与可视化技术和网络爬虫。全书内容丰富，实例翔实，配套实例讲解视频和教学资源。 《Python程序设计——基础入门、数据分析及网络爬虫(微课视频版)》可作为高等院校计算机科学与技术、软件与网络工程、电子信息工程和自动控制工程等工学相关专业的本科生学习Python语言的教材，也可作为程序设计爱好者学习Python语言的参考书。
Python程序设计基础（微课视频版）
本书面向Python程序设计和开发的基础内容，共13章，分别为Python简介与开发环境搭建、语法基础、流程控制、常用序列、函数、类、异常处理、文件操作、数据库操作、常用标准库、正则表达式、代码测试与分析、综合案例。其中第1～7章为基础部分，第8～13章为提高部分。 本书基于Windows 10和Python 3.11开发环境，集程序案例、思考与练习、课后习题于一体，以编者多年的Python程序设计、系统开发及授课经验为背景，由浅入深、循序渐进地讲述了Python程序设计开发的相关内容，并提供了500多个课程案例、600多道习题以及1200分钟左右的教学视频，课程资源十分丰富。 本书可作为高等院校计算机、软件工程相关专业低年级学生，以及其他专业高年级学生的Python程序设计课程教材，也可作为Python编程爱好者的自学参考书。
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