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从Python基础入门开始，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习，再到利用Python进行金融、地理信息、交通、文本、图像等具体领域数据挖掘与分析，并最终利用Python进行项目GUI可视化应用开发。本书深入浅出地介绍了如何学习Python数据分析技能及应用于具体领域，实践性强。本书分三篇：基础篇、案例篇和提高篇；基础篇（第1~6章）主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍了利用Python进行金融、地理信息、交通、文本和图像具体领域的数据挖掘分析应用案例；提高篇（第12章）主要介绍GUI可视化应用项目开发；附录提供6个实训课题，在电子资源中会给出详细的实训指导、数据和程序代码。本书提供了丰富的数据、案例及程序代码，同时理论与实践相结合，以应用为主。适合大数据、数学、计算机、经济金融管理类的本科生和大专生学习。对于研究生及数据挖掘研究者、爱好者也具有很好的参考价值。

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书籍介绍

从Python基础入门开始，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习，再到利用Python进行金融、地理信息、交通、文本、图像等具体领域数据挖掘与分析，并最终利用Python进行项目GUI可视化应用开发。本书深入浅出地介绍了如何学习Python数据分析技能及应用于具体领域，实践性强。本书分三篇：基础篇、案例篇和提高篇；基础篇（第1~6章）主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍了利用Python进行金融、地理信息、交通、文本和图像具体领域的数据挖掘分析应用案例；提高篇（第12章）主要介绍GUI可视化应用项目开发；附录提供6个实训课题，在电子资源中会给出详细的实训指导、数据和程序代码。本书提供了丰富的数据、案例及程序代码，同时理论与实践相结合，以应用为主。适合大数据、数学、计算机、经济金融管理类的本科生和大专生学习。对于研究生及数据挖掘研究者、爱好者也具有很好的参考价值。