python数据分析、可视化、Scikit-learn、数据科学、机器学习、深度学习的区别2021.8.17

1、采集数据，书名、ISBN号、目录

2、清洗数据，相同的ISBN号去重

3、分类：python数据分析、可视化、Scikit-learn、数据科学、其他、机器学习、深度学习

4、目录词云

5、Scikit-learn：主要运用numpy、Scikit-learn、TensorFlow、Lasso回归、pandas、keras、SVM等工具库实现分类、相关分析、线性回归、神经网络模型。

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10、数据可视化：用python编程语言Matplotlib、numpy、plotly、scipy、seaborn、pandas库，进行数据可视化绘制图形图表。

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13、数据分析：用python编程语音numpy、pandas（DataFrame类）库用Jupyter软件，excel、csv进行数据分析，有很多案例、需要动手。

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17、数据科学：使用python语言，pandas、numpy、scikit-learn、Mysql、csv等计算分析机器学习数据库数据分析。

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21、其他

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23、全部

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25、机器学习：用到库scikit-learn、pca、svm、adaboost、opencv，用数据和模型算法训练，做线性、回归分析，使用神经网络、特征工程、贝叶斯、决策树、向量机。

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29、深度学习：使用GPU计算，使用库keras、cnn、tensorflow、pytorch、rnn、lstm、softmax、python、mnist、kaggle。

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33、所以，找点书看看。

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