《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。第1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具，扩展了更多的数据清洗、插值方法，为最终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理，MapReduce原理与编程模型、环境搭建，接着介绍了Spark框架原理、环境搭建方式，以及如何与Hive等第三方工具进行交互，还介绍了新的结构化流式处理技术。第5篇通过三个项目实例，综合介绍了如何分析网页、如何搭建分布式爬虫、如何应对常见的反爬虫、如何设计数据模型、如何设计架构模型、如何在实践中综合运用前四篇涉及的技术。本书既适合非计算机专业的编程“小白”，也适合刚毕业或即将毕业走向工作岗位的广大毕业生，以及已经有编程经验，但想转行做大数据分析的专业人士。同时，还可以作为广大职业院校、电脑培训班的教学参考用书。
　　
　　《Python数据分析与可视化从入门到精通》以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书内容共分3篇12章，具体安排如下。
　　第1篇：基础篇，包括第1~4章。主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装，以及Python语言的基本知识。
　　第2篇：应用篇，包括第5~11章。主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础，以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用。
　　第3篇：实战篇，包括第12章。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，综合本书各章知识点，介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。
　　本书既适合希望从事Python数据处理与可视化的用户学习，也适合作为广大职业院校相关专业参考用书，还可作为相关培训班的教材用书。

编辑推荐

Python数据分析与大数据处理从入门到精通
（1）全面：数据分析与大数据处理所需的所有技术，包含基础理论、核心概念、实施流程，从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算等。
（2）深入：一本书讲透1种编程语言和14种数据分析与大处理工具，以及大数据分析技术及项目开发方法。
（3）丰富：包含45个“新手问答”、17个章节的“实训”、3个项目综合实战、50道Python面试题精选。
Python数据分析与可视化从入门到精通
（1）没有高深理论，每章都以实例为主，读者参考书中源码运行，就能得到与书中一样的结果。
（2）专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术。相比大而全的书籍资料，本书能让读者尽快上手，开始项目开发。
（3）书中的“新手问答”和“小试牛刀”栏目能让读者巩固知识，举一反三，学以致用。

作者简介

朱春旭，高级软件工程师，长期对企业、软件开发公司、政府机构培训大数据开发与应用课程，对Python大数据处理与分析相关应用有深入研究，并编写有《极客内参-大数据开发实战》教程45篇，总共30000+字。
高博，高级工程师，IT杂家。主要研究方向为云计算与大数据、数据可视化等，熟悉.Net、PHP、Python，DevOps，MySQL、SQLServer等技术和工具。作为第一作者编写了《Discuz!社区管理员实用教程》《代码的力量——Discuz!源码分析与插件开发实例进阶》《PHP+MySQL+AJAX Web开发给力起飞》，参与编写了《Web 2.0社区网站实用宝典》《ASP.NET 4.0 MVC敏捷开发给力起飞》《Java Web应用开发给力起飞》等书籍。主持省部级纵向课题3项，参与纵向、横向课题16项，获得软件著作权12项。
刘冰，博士研究生，重庆邮电大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教师，先后翻译出版程序设计、图像处理、计算机视觉等领域著作4部，编写教材5部，获发明专利2项，发表SCI/EI论文4篇，参与国家、省部级项目3项。荣获重庆邮电大学优秀班主任、优秀班导师、优秀青年教师等荣誉称号。
李力，毕业于西安交通大学计算机学院，现工作于教育考试招生战线，曾长期在国防军工单位从事网络战、信息战研究，擅长需求分析与设计，参与纵、横向课题12项，获得软件著作权4项。