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连载 | 概率论与数理统计(2) – 随机变量概述

数据分析 python 大数据

作者：Belter。专注于生物方向的数据分析，一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。

2018-07-24

7510

一文总结学习 Python 的 14 张思维导图

python 面向对象编程

本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库，后续会发布相应专题的文章）。

2018-07-24

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[职业]数据科学领域的职位划分以及职责技能

python sas 数据分析

随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广.Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。最主要分为以下几

2018-04-25

1K0

[工具]7个应知的Python库

在我多年的Python编程生涯中，以及在GitHub上探索漫游，我碰到了一些库，用起来特别愉快，这篇文章，就是来扩散这方面的知识。我决定排除很优秀的几个库，像 requests，SQLAlchemy，Flask，fabric等等。因为我认为它们已经相当流行。你可能正在使用这些库在做你的事情。下面列表中的几个库，我认为应当被大家知道，但还没有。 1、pyquery(with lxml) pip install pyquery 在Python中解析HTML，Beautiful Soup经常被推荐，而且它的确

2018-04-25

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数据加学堂：大熊学python3爬虫–scrapy浅探（三）

python 爬虫 scrapy

在新手上路（三）贴过一段代码，就是爬取问吧里面的question 问题，answer回答，topic话题标签,source问题来自哪个板块。有一种有一种感觉就是被折腾的不要不要的，DataFrame

2018-04-25

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大熊学python3爬虫–scrapy浅探（一）

python 爬虫 scrapy 人工智能 linux

在介绍scrapy之前，我觉得简单介绍下python的class很有必要。 class cainiao: def __init__(self,course,study): # 亲左右均两个_

2018-04-25

5160

数据咖学堂：大熊学python3爬虫–scrapy浅探（二）

尽管介绍scrapy的博文什么的都比较多，然而基本千篇一律，确实不好找到自己想要的，摸索了一天摸出了些头绪，下面我会把遇到的问题贴出来，并简单摸索下常见错误。 scrapy 安装完之后，有个bug大家

2018-04-25

6560

您知道 ”学习 Python 的三种境界“是什么吗？看~这里有答案！

前言王国维在《人间词话》中将读书分为了三种境界：“古今之成大事业、大学问者，必经过三种之境界：‘昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。我从入门Python到现在也没有多少时间，所以写如此大的一个题目必定会引发各种批判，当然我没有想造一个大新闻，只是想根据自己的学习历程做一个简单的总结，同时将这三个阶段对应的一些好的书籍简单介绍介绍。正文 Python的用途十分广泛，不同的程序员将其

2018-04-25

9610

【技术】Python开源爬虫项目代码：抓取淘宝、京东、QQ、知网数据

python 开源爬虫

scrapy_jingdong[9]- 京东爬虫。基于scrapy的京东网站爬虫，保存格式为csv。[9]: https://github.com/taizilongxu/scrapy_jingdong QQ-Groups-Spider[10]- QQ 群爬虫。批量抓取 QQ 群信息，包括群名称、群号、群人数、群主、群简介等内容，最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件。[10]: https://github.com/caspartse/QQ-Groups-Spider wooyun_public

2018-04-24

2.5K0

撩图 | 数据科学最受欢迎的工具

编者按： 1）并不是所有工具都要学习，一般入门熟练掌握1个，进阶掌握2-3个即可； 2）下图是不是知识的学习顺序，而是从薪酬待遇进阶方面考虑的；你也不必要从第一个工具开始。最受欢迎的工具调查显示，最受欢迎的工具是Excel和SQL(69%)，接下来是R(57%)以及Python(54%)。超过90%的被调查者表示会花时间在编码上，80%至少会Python、R以及Java中的一种，8%的人会使用全部三种语言。上述的常见工具在模型中都转化为了独立系数，Python、JavaScript、Excel的系数分别

2018-04-24

7250

【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

python r 语言

文章目录概述应用场景对比应用Python的场景应用R的场景数据流编程对比参数传递数据传输与解析基本数据结构 MapReduce 矩阵操作数据框操作数据流编程对比的示例数据可视化对

2018-04-24

1.3K0

AI时代就业指南：数据分析师成长之路

人工智能数据分析 python

本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》，查看活动回顾。今日来分享数据分析的意义，职业规划以及数据分析的方法论和能力

2018-04-24

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技术 | R vs Python：R是现在最好的数据科学语言吗？

python r 语言

导读 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。我想要消除

2018-04-24

1.1K0

Apriori算法介绍（Python实现）

python 大数据数据挖掘编程算法

导读：随着大数据概念的火热，啤酒与尿布的故事广为人知。我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律？数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们。本文首先对Apriori算法进行简介，而后进一步介绍相关的基本概念，之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤，最后给出Python实现代码。 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指”来自以前”。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作

2018-04-24

1.8K0

工具 | 15个排名最佳的数据科学Python包

python r 语言

排名 Python 和 R 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。而且因为 Python 的简单易用，相对其他语言，我们可以使用更少的代码就能表达大多数概念。这也就正是为什么我们希望通过给出最

2018-04-24

1.1K0

编程 | 用python获取天气数据，并作定时播报

python 数据分析

思路 1.调用和风天气的API，获取天气数据 2.用百度语音API，将天气数据合成语音 3.用树莓派每天早上定时播报天气（定时任务crontab + Python脚本 + mpg123播放器） Pyt

2018-04-24

1.7K0

python文本相似度计算

步骤分词、去停用词词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放入一个袋子里，没有先后顺序、没有语义。

2018-04-24

2.6K0

只需七步就能掌握Python数据准备

python 数据库自动化数据可视化

摘要：本文主要讲述了如何在python中用七步就能完成中数据准备。上图为CRISP-DM模型中的数据准备　　下面七个步骤涵盖了数据准备的概念，个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。维基百科将数据清洗定义为：　　它是从记录集、表或者数据库检测和更正（或删除）损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分，然后替换、修改或删除它们。数据清洗（data cleaning）可以与数据整理（data wrangling）的工具交互执行，也

2018-04-24

1.6K0

进阶篇：从 0 到 1 掌握 Python 机器学习（附资源）

python 机器学习编程算法安全

进阶篇机器学习算法本篇是使用 Python 掌握机器学习的 7 个步骤系列文章的下篇，如果你已经学习了该系列的上篇基础篇：从 0 到 1 掌握 Python 机器学习（附资源），那么应该达到了令人

2018-04-24

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基础篇：从 0 到 1 掌握 Python 机器学习（附资源）

python 机器学习数据分析

Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。「开始

2018-04-24

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