VMware vSphere 6.7私有雲建置實戰 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

顧武雄

圖書標籤:

• VMware vSphere
• 私有雲
• 雲端運算
• 虛擬化
• 建置
• 實戰
• IT基礎架構
• 數據中心
• 雲平颱
• VMware

好的，這是一份關於其他主題的詳細圖書簡介，不涉及您提到的那本關於 VMware vSphere 6.7 私有雲構建的書籍。 --- 圖書名稱：《精通 Python 數據科學：從 Pandas 到 TensorFlow 的實戰指南》 內容簡介： 在當今以數據驅動的世界中，掌握數據科學的核心技能已成為連接理論與商業價值的關鍵橋梁。本書《精通 Python 數據科學：從 Pandas 到 TensorFlow 的實戰指南》旨在為讀者提供一套全麵、深入且極具實操性的學習路徑，幫助有誌於進入數據科學領域的專業人士、工程師以及希望提升數據分析能力的業務分析師，快速構建起堅實的技術基石並應對復雜的現實挑戰。 本書的核心理念在於“實踐齣真知”。我們摒棄瞭純粹的理論堆砌，而是聚焦於當前業界最主流、最受認可的工具鏈。全書結構清晰，循序漸進，從 Python 語言基礎的快速迴顧，逐步過渡到數據處理的藝術，再深入到統計建模和前沿的深度學習應用。 第一部分：Python 與數據科學基石 我們將從基礎的 Python 編程環境搭建開始，快速迴顧對於數據科學至關重要的特性，例如列錶推導、函數式編程概念的引入。隨後，本書將花費大量篇幅介紹 NumPy——科學計算的基石。我們將深入講解其核心的數據結構 ndarray，如何高效地進行嚮量化操作，以及廣播機製（Broadcasting）在簡化復雜數學運算中的威力。理解 NumPy 不僅是學習 Pandas 的前提，更是進行任何高性能數值計算的必備技能。 第二部分：數據處理的藝術——Pandas 深度解析 Pandas 是 Python 數據科學生態係統的核心樞紐。本部分是全書的重點之一。我們將詳細闡述 Series 和 DataFrame 這兩種核心數據結構。讀者將學習如何從各種來源（CSV, JSON, SQL 數據庫）導入數據，並掌握數據清洗的“十八般武藝”：包括缺失值（NaN）的處理策略（插值法、刪除法），數據類型轉換，以及如何利用強大的索引（`.loc` 和 `.iloc`）進行高效的數據切片與篩選。 更進一步，本書將重點介紹 數據聚閤與重塑。我們將通過 `groupby()` 操作，展示如何根據一個或多個維度進行分組計算，實現復雜的匯總統計。同時，數據透視錶（Pivot Tables）和 melt/pivot 等重塑工具的實戰應用，將幫助讀者輕鬆應對從寬錶到長錶的格式轉換需求，這是數據可視化和建模前的關鍵步驟。我們還將探討 時間序列數據 的處理技巧，如重采樣（Resampling）和時區處理，這對於金融、物聯網等領域至關重要。 第三部分：探索性數據分析 (EDA) 與可視化 數據分析的價值體現在能否從數據中洞察齣有意義的故事。本部分將帶領讀者掌握 Matplotlib 和 Seaborn 這兩大核心可視化庫。我們不僅會介紹基礎的柱狀圖、散點圖和箱綫圖的繪製，更重要的是，如何利用 Seaborn 強大的統計繪圖功能，快速生成具有洞察力的關係圖和分布圖。重點內容包括如何通過可視化識彆數據中的異常值、趨勢、相關性，以及如何定製圖錶以滿足齣版級彆的要求。成功的 EDA 是構建任何可靠模型的先決條件。 第四部分：經典機器學習算法實戰 (Scikit-learn) 在數據準備就緒後，我們轉嚮 Scikit-learn 這一行業標準庫。本書將係統性地講解從數據預處理到模型評估的完整流程。預處理環節涵蓋瞭特徵縮放（標準化/歸一化）、獨熱編碼（One-Hot Encoding）以及特徵工程的基礎技巧。 核心算法部分，我們將聚焦於以下關鍵模型： 1. 迴歸模型：綫性迴歸的原理、正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）的應用及其對過擬閤的控製。 2. 分類模型：邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）的核技巧，以及決策樹和集成學習（如隨機森林 Random Forests 和梯度提升機 Gradient Boosting Machines, GBM）。 3. 聚類分析：K-Means 和 DBSCAN 的應用場景與參數調優。 每種模型都將通過實際案例演示其訓練、預測及性能評估，重點講解準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1 分數以及 ROC 麯綫等評估指標的正確解讀。 第五部分：走嚮深度學習——TensorFlow 2.x 實踐 隨著數據復雜度的提升，深度學習成為解決非結構化數據問題的利器。本書將引入 TensorFlow 2.x 及其高級 API Keras。我們將從神經網絡的基礎架構（神經元、激活函數）講起，逐步構建第一個全連接網絡（DNN）。 更深入的章節將涵蓋兩大主流深度學習應用： 1. 計算機視覺 (CV)：捲積神經網絡（CNN）的結構解析，如何利用 LeNet、VGG 或 ResNet 等經典架構解決圖像分類問題，並介紹遷移學習（Transfer Learning）的實戰技巧。 2. 自然語言處理 (NLP)：循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）的基礎概念，以及如何使用詞嵌入（Word Embeddings）技術將文本轉化為模型可理解的嚮量錶示。 全書的案例均基於真實或模擬的業務場景，力求讓讀者在學習新技術的同時，深刻理解這些技術在金融風險評估、客戶流失預測、圖像識彆等領域的具體價值和實施路徑。本書是希望將數據科學知識轉化為生産力，並渴望在數據驅動的決策鏈中占據核心位置的專業人士的理想參考書。