《Python数据分析》通过研究重要的行业案例探索这种数据分析方法的威力。四个内容精彩且结构完整的项目将你与每天可能遇到的重要数据分析挑战联系在一起。第一个案例是TensorFlow图像识别应用程序——包括让你在数据分析中使用如火如荼的人工智能技术。第二个案例分析社交媒体趋势，探索大数据问题和自然语言处理的人工智能方法。第三个案例是一个金融投资组合分析应用程序，让你参与时间序列分析技术——这是当今诸多数据科学应用程序的关键。第四个案例将带领你深入了解图形算法以及现代数据科学中编程的能力。最后，作者将与你共同展望数据科学的未来以及它将如何借助算法和人工智能的力量。

你将学到：

将你的数据分析与编程、复杂算法和人工智能的强大功能联系起来

使用Python及其丰富的第三方库增强对数据的洞察力

一个为迎接数据分析挑战而精心编制的新工具集

工具集在目前几个重要行业场景中的完整和详细的研究案例

使用人工智能算法、TensorFlow、图形算法、NLP和时间序列技术

通过使用跨Python和Jupyter Notebook的新工具集变得超级高效

展望数据科学的未来，与你共同探讨技能发展的新方向

《Python数据分析》将服务于初露头角的数据科学家和开发人员,让他们有兴趣发展自己的技能,或者任何希望成为一名专业数据科学家的人。

本书提供了一种新的数据分析方法，与你分享全新、强大的Python工具、AI技术和开源库。行业专家大卫??塔伊布向你展示如何将数据科学与Python编程和算法的强大功能联系起来。你将在数据分析中使用复杂的算法和最先进的人工智能技术，了解如何使用Python工具和Jupyter Notebook通过实践案例分析数据，还可以找到理论和实践之间的正确平衡，以及大量可以直接集成到自己的数据项目中的代码文件。

David Taieb目前在亚马逊担任Principal Engineer（首席工程师），之前在IBM工作14年。曾经是IBM Watson和云平台开发人员布道师团队的Distinguished Engineer（杰出工程师），领导一个技术专家组团队向开发人员宣传数据科学、人工智能和云技术。他著名的开源项目是PixieDust Python库，致力于增强Jupyter笔记本可视化功能、支持scala spark与pyspark交互性，帮助开发人员提高工作效率。