python-datascience 彙整 - 第 4 頁，總計 5 頁

瞭解如何使用 Python 和 Pandas 進行資料分析和資料操作。使用 Python 轉換、清理和合併資料

初級和進階的客戶分析: 主成分分析( PCA )、K-means 叢集、彈性建模( Elasticity Modeling )和深層神經網路( Deep Neural Networks )

學習 Python、Tensorflow、深度學習、迴歸( Regression )、分類( Classification )、神經網路( Neural Networks )、人工智慧( Artificial Intelligence )等等

一個完整的資料科學案例研究: 使用 Python 做預處理( preprocessing )、建模( modeling )、模型驗證( model validation )和維護

學習如何做資料的預先處理和資料清洗 ( Data Wrangling )與視覺化，使用 Python 開發實際的資料科學應用程式

書籍簡介

這是對 Dask 作為 PySpark 替代品的非常好的介紹。
– Jeremy Loscheider

完整的資料科學訓練 : 數學、統計、 Python、用 Python 實現進階統計、機器學習和深度學習

你的完整指南 : 使用 Python Bokeh 程式庫建構互動且漂亮的資料視覺化 Web 應用程式