数据科学入门的利器，《Data Science Fundamentals for Python and MongoDB》真的是挺良心的一本书。内容讲得清楚，案例也不敷衍，尤其是对刚接触Python和MongoDB的朋友来说，蛮适合拿来练手的。PDF 是无水印原版，打开也没啥兼容性问题，FoxitRe
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java编写的小程序，练习多线程相关技术，其中有死锁的应用
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本篇探讨如何运用 Python 进行数据科学实践。内容涵盖 Python 基础语法，并辅以实例介绍数据分析、网络爬虫等常用 Python 库的应用。
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Python数据科学手册涵盖了python编程、数据分析、数据挖掘等核心内容。本手册为读者提供系统的学习资源，帮助其掌握Python在数据科学领域中的应用。
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如果你想了解如何用 Python 工具掌握数据科学、大数据和机器学习，这本书绝对是个不错的选择。作者们把大数据与机器学习的复杂概念变得比较简单，书里不仅有实用的 Python 技巧，还有丰富的案例，带你一步步操作。更棒的是，它从数据收集、到、建模的整个流程都有涉及，你更好地理解数据科学的核心。而且，
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无涯教程的 Python 数据科学离线版，整理得挺用心，内容也实在。主要讲了怎么用 Python 搞定数据这摊事，重点放在两个老朋友：NumPy 和 Pandas 上。前者负责干数值活儿，后者擅长搞表格，俩配合起来，数据清洗、都能搞定。尤其是缺失值这块，Pandas 真是救命稻草，fillna、dr
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NYX -秩序女神和混沌之女Docker、IPython Notebook、node.js和Python编排NYX旨在成为一种数据科学工具，可跨平台、云、Windows和Mac OS部署，并在任何地方运行相同，支持机器学习、Hadoop和NoSQL（以及传统的jdbc、odbc、.csv等） )支持
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学习在Python中进行数据科学编程，包括数据整理、汇总和可视化。目录1. Python中的数据科学编程 - 数据整理2. Python中的数据科学编程 - 数据分组和汇总3. Python中的数据科学编程 - 可视化4. Python中的数据科学编程 - 时间序列
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深入学习 Pandas：数据科学的基石 Pandas 是 Python 生态系统中用于数据分析和处理的强大工具。 本指南超越基础知识，深入探讨 Pandas 的高级功能和应用，帮助你从容应对复杂的数据科学挑战。 主要内容： 数据结构进阶：掌握 Series 和 DataFrame 的高级操作、多
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