随着互联网技术的发展，在新经济的大时代背景下，各行各业都催生出众多的全新业态。伴随大数据、人工智能、区块链等技术的加持，这些业态划分也越来越精细，社会活动的整体效率也越来越高。然而，这一切都不开数据，特别是高质量的数据。本书围绕智能数据分析与应用处理业务背景及相关技术，以学习情境的方式介绍了：数据分析工具Beautiful Soup与XPath和数据采集工具Requests；根据数据规模大小和格式，可采用Excel、Tabula或Kettle进行数据处理；数据分析工具NumPy、Pandas和可视化工具Matplotlib，通过Matplotlib进行数据可视化，使得NumPy、Pandas的处理结果更容易观察、识别。通过基于机器学习算法模型的推荐系统的构建过程，介绍了主流的数据分析框架Spark；通过基于深度学习技术的人脸识别系统的构建过程，介绍了图像数据的采集、处理、分析，并应用到神经网络的整个过程，即从数据采集到应用的一个闭环过程。本书理论分析相对较少，侧重于动手实践，适用于应用型本科、高职高专大数据专业学生和希望快速进入大数据、机器学习、人工智能领域的读者。
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