运用机器学习获得对于数据的深入洞见，是现代应用开发者和分析师的关键技能。Python是一种可以用于开发机器学习应用的 语言。作为一种动态语言，它可以进行快速探索和实验。利用其 的开源机器学习库，你可以在快速尝试很多想法的同时专注于手头的任务。 科埃略、里克特所著的《Python语言构建机器学 统(第2版影印版)(英文版)》展示了如何在原始数据中寻找模式的具体方法，从复习Python机器学习知识和介绍程序库开始，你将很快进入应对正式而真实的数据集项目环节，运用建模技术，创建 系统。然后，该书介绍了主题建模、篮子分析和云计算等 主题。这些内容将拓展你的能力，让你能够创建大型复杂系统。 有了这本书，你就能获得构建自有系统所需的工具和知识， 化解决实际的数据分析相关问题。

Python已成为数据驱动和AI优先的金融界的编程语言。一些投资银行和对冲基金现在都使用Python及其生态系统来构建核心交易和风险管理系统。 　　在《Python金融大数据分析（第2版 版）》的第二版中，YvesHilpisch向开发人员和定量分析师展示了如何使用Python和工具进行金融数据科学、算法交易和计算金融学。第二版针对Python3进行了更新，其中的大部分代码都采用了JupyterNotebooks的形式，为几乎所有的示例提供了可执行交互式版本。在共5部分内容中，你将学习到Python及其生态系统是如何为从事金融业务的公和个人提供技术框架的。

Learn how to program with Python 3 from beginning to end. My book is made primarily for beginners. However, at least two-thirds of it is aimed at intermediate programmers. You may be wondering how that works. The book will be split into five parts: beginner material, the Python standard library, intermediate topics, 3rd party modules, and distribution.

Doing Math with Python

《Python入门 第2版》内容简单易懂、生动有趣，是面向Python初学者的佳作。本书升级版涵盖了Python的基础知识的大量主题，以攻略式风格的代码示例来阐述Pytho3的重要知识。每章结尾的练习可以帮你巩固所学的知识。

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