《活用数据：驱动业务的数据分析实战》是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。
集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。
《对比Excel，轻松学习Python数据分析》围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必备的实操工具书。
本书通过对比Excel功能操作去学习Python的代码实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel比较熟练的数据分析师，以及从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
本书以博客系统贯穿始末，介绍了Django的方方面面。书***分四部分，第一部分介绍了正式进入编码之前的准备工作，内容包括需求分析、基础知识和Demo系统的开发；第二部分开始实现需求，内容涉及环境配置、编码规范以及项目结构规划，编写了Model层、admin页面、Form代码和View逻辑，引入了Bootstrap框架；第三部分重点介绍xadmin、django-autocomple-light和django-rest-framework等第三方插件；最后一部分介绍调试、优化、自动化部署以及压力测试等内容。
本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；K最近邻算法。
《剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题（纪念版）》是为纪念本书英文版全球发行而推出的特殊版本，在原版基础上新增大量本书英文版中的精选题目，系统整理基础知识、代码质量、解题思路、优化效率和综合能力这5个面试要点。全书分为8章，主要包括面试流程：讨论面试每一环节需要注意的问题；面试需要的基础知识：从编程语言、数据结构及算法三方面总结程序员面试知识点；高质量代码：讨论影响代码质量的3个要素（规范性、完整性和鲁棒性），强调高质量代码除完成基本功能外，还能考虑特殊情况并对非法输入进行合理处理；解题思路：总结编程面试中解决难题的有效思考模式，如在面试中遇到复杂难题，应聘者可利用画图、举例和分解这3种方法将其化繁为简，先形成清晰思路再动手编程；优化时间和空间效率：读者将学会优化时间效率及空间换时间的常用算法，从而在面试中找到最优解；面试必备能力：总结应聘者如何充分表现学习和沟通能力，并通过具体面试题讨论如何培养知识迁移、抽象建模和发散思维能力；综合面试案例：总结哪些面试举动是不良行为，而哪些表现又是面试官所期待的行为；英文版面试题增补，优选久经欧美知名企业面试考验的经典题目，帮助国内读者开阔视野、增补技能。
《剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题（纪念版）》适合即将走向工作岗位的大学生阅读，也适合作为正在应聘软件行业的相关就业人员和计算机爱好者的参考书。
想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。
学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本
读取和解析CSV文件
读取多个Excel工作表和工作簿
执行数据库操作
搜索特定记录、分组数据和解析文本文件
建立统计图并绘图
生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型
在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
“增长黑客”这一概念近年来兴起于美国互联网创业圈，最早是由互联网创业者Sean Ellis提出。增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色，主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标，而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。他们能从单线思维者时常忽略的角度和难以企及的高度通盘考虑影响产品发展的因素，提出基于产品本身的改造和开发策略，以切实的依据、低廉的成本、可控的风险来达成用户增长、活跃度上升、收入额增加等商业目的。简单来说，就是低成本甚至零成本地用“技术”来让产品获得有效增长。
本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。
本书适合Python程序员阅读。
《码农翻身》用故事的方式讲解了软件编程的若干重要领域，侧重于基础性、原理性的知识。《码农翻身》不是一本编程的入门书，对编程一窍不通的“纯小白”可能看不明白，可能会失望。但稍有编程基础的读者读起来会非常畅快，读后会有一种“原来如此”的感觉。
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