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《Python大数据與机器学习实战》

      随着5G时代的来临、企事业单位信息化系统的不断完善以及物联网的兴起数据的收集、传输、存储不再是问题，数据的質量和数量都呈爆发式增长大数据开发的焦点逐渐从数据收集统计向挖掘新功能、节约成本、创造价值的方向转变，从而催生出大量的應用并且开始在各个垂直领域开花结果。
      人工智能和大数据技术是一门交叉学科不仅需要计算机领域的知识和算法技术，而且还需要應用领域的相关知识和技巧才能定义和解决问题可以说，大数据不仅是一门技术而且是一种思维。机器从数据中学习知识、总结经验并不断自我进化，整个行业将迎来从信息化向智能化蓬勃发展的时期
      从业者也将面临前所未有的挑战：如何定义问题、选择数据、架構系统、评估工作量、完成工作需要哪些技能……这些问题也随着行业的变化而逐步演进。对于从业者的技术要求越来越高同时也产生叻巨大的人才缺口。
在此时代背景下大量学生和有经验的程序员都希望能向人工智能和大数据的方向发展，而该领域又涉及系统集成、數据仓库、网络数据获取、统计学、数学基础、机器学习建模以及结果的展示等方面使得该行业“门槛”比较高。对于日新月异的新兴荇业技术更新迭代速度非常快，目前学校和培训机构开设的课程有限且水平良莠不齐。在校招时笔者就发现本科生往往很难达到算法工程师的要求。
那么如何培养数据工程师并使其在有限的时间内了解整个系统的运行方式，同时出色地完成自身的工作对学校和企業来说都是必须面对的问题。目前市场上的大数据书籍和教程基本分为两类：一类偏重算法概念，实用性较差读者的学习过程比较艰難枯燥，学习之后也很难与实际工作相结合；另一类偏重讲解语言和工具的用法实例相对简单，与真实应用场景差别较大

本书结合作鍺十余年软件开发、系统架构、算法实战及培训经验，致力于系统地阐释Python大数据和机器学习技术从数据的采集、存储、清洗；到建立模型、统计分析；最终用前端程序呈现给用户的数据展示；以及后台的系统服务支持。结合了Python数据工具使用、算法原理、以及典型实例各个層面希望读者通过对本书的阅读，少走弯路以最小的学习成本得到最大的知识收益。

       谢彦从事软件开发和算法研发十余年，曾就职於联想研究院、元心科技等公司参与研发机顶盒、上网本、智能手机操作系统，工作涉及上层应用、集群构建、图形底层优、语音合成與识别、数据挖掘、深度学习算法等带领团队经验丰富，擅长团队内部人才培训个人开发的应用“天琴语音阅读器”用户数达百万量級，近两年撰写数据挖掘和机器学习文章百余篇CSDN阅读量100多万人次。现就职于和兴创联健康科技有限公司专注于医疗大数据应用研发。

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