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    進擊的資料科學｜Python與R的應用實作

    從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用

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    從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用
    您已經具備Python或R語言基礎程式設計能力，卻不曉得該如何應用所學來撰寫網頁爬蟲、連結資料庫、清理資料、資料視覺化或者機器學習嗎？這是為您量身打造的一本進階應用書，您將在本書找到用Python和R語言實踐前述這些迷人資料科學應用場景的實作範例！
    ●用語平易近人、淺顯易讀
    ●有效提升就學、研究與求職的即戰力
    ●適合閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用Python或R語言基本程式設計的使用者、想學習Python或R語言資料科學應用的使用者

    Content

    1-1封面頁
    1-2書名頁
    1-3關於本書
    1-4目錄
    1-5CH01 資料科學的前世今生
    1-61-1 橫空出世的職業
    1-71-2 資料科學家的日常
    1-8Part 1：如何獲取資料
    1-9CH02 載入常見檔案格式
    1-102-1 文字編輯器
    1-112-2 檔案：CSV
    1-122-3 如何載入 CSV 檔案
    1-132-4 檔案：TXT
    1-142-5 如何載入 TXT 檔案
    1-152-6 檔案：試算表
    1-162-7 如何載入 Excel 試算表檔案
    1-172-8 檔案：JSON
    1-182-9 如何載入 JSON 檔案
    1-19CH03 向資料庫查詢
    1-203-1 如何啟動 Amazon Web Service 的MySQL
    1-213-2 如何建立資料：MySQL
    1-223-3 如何讀取資料：MySQL
    1-233-4 如何啟動 Google Cloud Platform 的BigQuery
    1-243-5 如何建立資料：BigQuery
    1-253-6 如何讀取資料：BigQuery
    1-263-7 如何啟動 Google Firebase
    1-273-8 如何建立資料：Firebase
    1-283-9 如何讀取資料：Firebase
    1-29CH04 靜態擷取網頁內容
    1-304-1 如何定位網頁資料
    1-314-2 安裝 Selector Gadget
    1-324-3 使用 Selector Gadget
    1-334-4 安裝 XPath Helper
    1-344-5 使用 XPath Helper
    1-354-6 擷取網頁內容
    1-36CH05 動態擷取網頁內容
    1-375-1 修飾擷取電影資訊的函數
    1-385-2 遭遇到的問題
    1-395-3 什麼是 Selenium
    1-405-4 下載瀏覽器
    1-415-5 安裝 Selenium
    1-425-6 盤點手動操控的動作順序
    1-435-7 盤點要使用到的方法
    1-445-8 擷取多部電影資訊的函數
    1-45Part 2：如何掌控資料
    1-46CH06 認識常見的資料結構
    1-476-1 陣列
    1-486-2 向量、矩陣與張量
    1-496-3 資料框
    1-506-4 清單
    1-51Ch07 基礎資料框操作技巧
    1-527-1 建立
    1-537-2 檢視
    1-547-3 篩選
    1-557-4 選擇
    1-567-5 排序
    1-577-6 新增變數
    1-587-7 新增觀測值
    1-597-8 摘要
    1-607-9 分組
    1-61Ch08 進階資料框操作技巧
    1-628-1 調整變數的型別
    1-638-2 對文字變數重新編碼
    1-648-3 對數字重新歸類分組為文字變數
    1-658-4 處理遺漏值
    1-668-5 處理時間序列
    1-678-6 轉置資料框
    1-688-7 聯結資料框
    1-69CH09 關於文字
    1-709-1 建立
    1-719-2 量測長度
    1-729-3 調整大小寫
    1-739-4 去除多餘空格
    1-749-5 格式化輸出
    1-759-6 擷取部份文字
    1-769-7 轉換為日期時間格式
    1-779-8 根據特徵分隔
    1-789-9 判斷特徵存在與否及存在之位置
    1-799-10 根據特徵取代
    1-809-11 正規表達特徵
    1-819-12 應用文字處理函數至陣列上
    1-82Part 3：如何探索資料
    1-83CH10 基礎視覺化
    1-8410-1 視覺化的基本單位速記
    1-8510-2 一組文字資料的相異觀測值數量
    1-8610-3 一組數值資料依類別分組摘要排序
    1-8710-4 一組數值資料的分佈
    1-8810-5 一組數值資料依類別分組的分佈
    1-8910-6 兩組數值資料的相關
    1-9010-7 數值資料隨著日期時間的變動趨勢
    1-91CH11 視覺化中的元件
    1-9211-1 調整畫布的佈景主題
    1-9311-2 加入圖標題與軸標籤
    1-9411-3 加入註釋
    1-9511-4 調整座標軸
    1-9611-5 加入與調整圖例
    1-9711-6 在一個畫布上繪製多個子圖形
    1-98CH12 其他視覺化類型
    1-9912-1 一組文字資料的相異觀測值數量
    1-10012-2 一組數值資料依類別分組摘要排序
    1-10112-3 一組數值資料的分佈
    1-10212-4 一組數值資料依類別分組的分佈
    1-10312-5 多組數值資料的相關
    1-10412-6 證券的 OHLC 趨勢
    1-10512-7 數值資料依地理資訊的摘要
    1-106Part 4：如何預測資料
    1-107CH13 尋找迴歸模型的係數
    1-10813-1 關於迴歸模型
    1-10913-2 學習資料集
    1-11013-3 什麼是訓練、驗證與測試資料
    1-11113-4 單變數的迴歸模型
    1-11213-5 尋找係數的任務
    1-11313-6 正規方程
    1-11413-7 梯度遞減
    1-11513-8 使用模組或套件尋找係數
    1-11613-9 將模型繪製到散佈圖上
    1-117Ch14 迴歸模型的評估
    1-11814-1 標準化（Normalization）
    1-11914-2 評估迴歸模型的表現
    1-12014-3 精進評估
    1-12114-4 交叉驗證
    1-12214-5 正規化（Regularization）
    1-123Ch15 尋找羅吉斯迴歸的係數
    1-12415-1 關於分類模型
    1-12515-2 學習資料集
    1-12615-3 Sigmoid 函數
    1-12715-4 羅吉斯迴歸的成本函數
    1-12815-5 尋找羅吉斯迴歸的係數
    1-12915-6 Step 函數
    1-13015-7 使用模組與套件尋找係數
    1-13115-8 在散佈圖繪製決策邊界
    1-132CH16 分類模型的評估
    1-13316-1 學習資料集
    1-13416-2 混淆矩陣
    1-13516-3 建立非線性決策邊界
    1-13616-4 正規化（Regularization）
    1-13716-5 多元分類
    1-138Part 5：如何溝通資料
    1-139CH17 互動式圖表及 R 語言
    1-14017-1 Hans Rosling、Gapminder 與Factfulness
    1-14117-2 瀏覽最終成品
    1-14217-3 關於 Plotly 與 Shiny
    1-14317-4 繪製 Plotly 氣泡圖
    1-14417-5 加入時間軸滑桿篩選年份
    1-14517-6 加入複選框清單篩選洲別
    1-14617-7 部署 Shiny 網頁應用程式
    1-147Ch18 互動式圖表及 Python
    1-14818-1 瀏覽最終成品
    1-14918-2 關於 Plotly 與 Dash
    1-15018-3 取得 Gapminder 資料
    1-15118-4 安裝 Dash
    1-15218-5 Dash 網頁應用程式的組成
    1-15318-6 繪製氣泡圖
    1-15418-7 加入時間軸滑桿篩選年份
    1-15518-8 加入複選框清單或下拉式選單篩選洲別
    1-15618-9 部署 Dash 網頁應用程式
    1-157版權頁
    1-158封底頁

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