本书用Python语言搭配小型数据集，通过中小实例介绍AI时代，数据分析和机器学习中数据相关的技术，及数据科学家应该具备的技术基础。
用对工具、找对方法，从日常数据中挖掘过去，预测未来！
内容丰富，涵盖面广
本书涵盖数据科学中从“数据获取—探索数据—预测数据”的全过程，并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识，最后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法，内容丰富，涵盖面广。
实例较多，操作性强
全书设置了大量的“动手学”“动手练”等环节，通过大量的中小实例提高读者的动手能力，并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章最后还设置思考练习题，引导读者积极思考，巩固所学内容。
由浅入深，循序渐进
本书充分考虑到初学者的特点，一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结构与JSON等内容进行了讲解，可以让读者快速入门，随着读者知识的储备，后边再进行数据获取、数据清洗、数据可视化等内容的学习。
《Python数据科学与人工智能应用实战》以实务的形式探索、实践数据科学和人工智能的观念与理论，从网络爬虫、数据分析、数据清理、数据可视化、数据挖掘到机器学习，涵盖获取数据、探索数据和预测数据的全过程，全面整合基础理论与实战演练，开启你的数据科学和机器学习之路！
《Python数据科学与人工智能应用实战》分4篇共16章，具体内容包括数据科学概论与开发环境建立、Python程序语言、HTML网页结构与JSON、网络爬虫和Open Data—获取数据、数据清理与存储、网络爬虫实战案例、向量与矩阵运算—NumPy包、数据处理与分析—Pandas包、数据可视化—Matplotlib包、概率与统计、估计与检验、探索性数据分析实战案例、人工智能与机器学习概论，以及回归、分类与分群等机器学习算法的实战案例等。
《Python 数据科学与人工智能应用实战》是一本Python数据科学和机器学习的入门书，适合作为大中专院校尤其是应用型本科院校相关专业数据科学、人工智能和机器学习的教材。
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