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标签名: 数据科学
利用Python进行数据分析 原书第2版
出版日期: 2018-01

利用Python进行数据分析 原书第2版

评分: 8.2
精通特征工程
出版日期: 2019-01

精通特征工程

评分: 8.2
Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
出版日期: 2013-01

Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline

评分: 8.2
Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking
出版日期: 2013-01

Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking

评分: 8.2
面向数据科学家的实用统计学
出版日期: 2018-01

面向数据科学家的实用统计学

评分: 8.1
深度卷积网络：原理与实践
出版日期: 2018-01

深度卷积网络：原理与实践

评分: 8.1
数据科学家访谈录: 25位著名数据科学家的真知灼见
出版日期: 2018-01

数据科学家访谈录: 25位著名数据科学家的真知灼见

评分: 8.1
Real-World Machine Learning
出版日期: 2015-01

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评分: 8.1
Python数据科学: 技术详解与商业实践
出版日期: 2018-01

Python数据科学: 技术详解与商业实践

评分: 8.1
Tableau 8权威指南
出版日期: 2014-01

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评分: 8.0
寻路大数据: 海量数据与大规模分析
出版日期: 2014-01

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评分: 7.9
高级R语言编程指南
出版日期: 2016-01

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评分: 7.8
数据思维实践: 从零经验到数据英才
出版日期: 2018-01

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评分: 7.7
特征工程入门与实践
出版日期: 2019-01

特征工程入门与实践

评分: 7.5
好“孕”大数据：一位经济学家的理性怀孕指南
出版日期: 2015-01

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评分: 7.3
精通数据科学：从线性回归到深度学习
出版日期: 2018-5-8

精通数据科学：从线性回归到深度学习

评分: 7.1
数据算法: Hadoop/Spark大数据处理技巧
出版日期: 2016-01

数据算法: Hadoop/Spark大数据处理技巧

评分: 7.1
Python机器学习实践指南
出版日期: 2017-01

Python机器学习实践指南

评分: 7.0
Python数据分析基础
出版日期: 2017-01

Python数据分析基础

评分: 7.0
数据科学入门
出版日期: 2016-01

数据科学入门

评分: 7.0
Python机器学习及实践: 从零开始通往Kaggle竞赛之路
出版日期: 2016-01

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评分: 6.9
数据科学与大数据分析: 数据的发现 分析 可视化与表示
出版日期: 2016-01

数据科学与大数据分析: 数据的发现 分析 可视化与表示

评分: 6.7
洞悉数据: 用可视化方法发掘数据真义
出版日期: 2016-01

洞悉数据: 用可视化方法发掘数据真义

评分: 6.6
Feature Engineering for Machine Learning Models
出版日期: 2017-01

Feature Engineering for Machine Learning Models

评分: 6.5