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內容簡介： 本书介绍了大数据处理中的数据采集、数据存储、数据预处理和数据分析与挖掘等内容，还介绍了如何使用Python语言进行大数据处理的方法。 *章大数据基础，简要介绍了大数据的概念，大数据处理的过程和涉及的不同方面，以及使用Python解决大数据问题的优势。 第二章Python环境的准备，介绍如何安装和准备Python编程环境，包括编译器，集成开发环境（IDE）的安装，以及第三方包的管理和安装方法。 第三章大数据获取，介绍获取数据的方法，如何使用爬虫技术从网站获取网页，并通过解析网页获取其中的数据。 第四章大数据存储，介绍数据存储和使用的方法，包括操作常见类型的文件的方法，以及操作关系型数据库和NoSQL数据库的方法。 第五章大数据的数学基础，介绍如何使用NumPy和pandas操作数组，矩阵，以及使用其中的随机数功能。 第六章数据预处理，介绍数据预处理的概念，并介绍数据清洗，数据集成，数据转换和数据规约的方法。 第七章数据挖掘与分析，介绍数据挖掘的常见模型，介绍利用scikit-learn进行有监督分类，回归预测，以及聚类分析的方法。 第八章大数据可视化，介绍数据可视化基础，包括可视化的过程和如何选择合适的图表，并介绍了利用matplotlib绘制常见的图表。本书介绍了大数据处理中的数据采集、数据存储、数据预处理和数据分析与挖掘等内容，还介绍了如何使用Python语言进行大数据处理的方法。 *章大数据基础，简要介绍了大数据的概念，大数据处理的过程和涉及的不同方面，以及使用Python解决大数据问题的优势。 第二章Python环境的准备，介绍如何安装和准备Python编程环境，包括编译器，集成开发环境（IDE）的安装，以及第三方包的管理和安装方法。 第三章大数据获取，介绍获取数据的方法，如何使用爬虫技术从网站获取网页，并通过解析网页获取其中的数据。 第四章大数据存储，介绍数据存储和使用的方法，包括操作常见类型的文件的方法，以及操作关系型数据库和NoSQL数据库的方法。 第五章大数据的数学基础，介绍如何使用NumPy和pandas操作数组，矩阵，以及使用其中的随机数功能。 第六章数据预处理，介绍数据预处理的概念，并介绍数据清洗，数据集成，数据转换和数据规约的方法。 第七章数据挖掘与分析，介绍数据挖掘的常见模型，介绍利用scikit-learn进行有监督分类，回归预测，以及聚类分析的方法。 第八章大数据可视化，介绍数据可视化基础，包括可视化的过程和如何选择合适的图表，并介绍了利用matplotlib绘制常见的图表。 本书的*、二章是基础，三至八章分别介绍了大数据处理的某一环节。这些章节的内容相互独立，读者在自学时可根据兴趣和时间调整学习顺序或内容。 本书适合本科院校大数据专业的学生使用。

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