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▊ 《Python反爬虫原理与绕过实战》
本书描述了爬虫技术与反爬虫技术的对抗过程，并详细介绍了这其中的原理和具体实现方法。首先讲 解开发环境的配置、Web 网站的构成、页面渲染以及动态网页和静态网页对爬虫造成的影响。然后介绍了不同类型的反爬虫原理、具体实现和绕过方法，还涉及常见验证码的实现过程，并使用深度学习技术完成了验证。最后介绍了常见的编码和加密原理、JavaScript 代码混淆知识、前端禁止事件以及与爬虫相关的 法律知识和风险点。适合需要储备反爬虫知识的前端工程师和后端工程师阅读，也适合需要储备绕过知识的爬虫工程师、爬虫爱好者以及 Python 程序员阅读。
《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》
《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条，为什么会这样呢？这是因为我们负责的是与数据相关的工作，而获取数据是我们工作的第一步，比如，你要通过数据做决策，但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中，而是存储在数据库中，想要从数据库中获取数据就需要使用SQL，所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者入职的必要条件。
《对比Excel，轻松学习Python数据分析》
Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
《对Python数据分析：活动Pandas》
本书是Python数据分析入门书，每个概念都通过简单实例来阐述，便于读者理解与上手。具体内容包括：Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Series对象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图，连接与合并数据集，处理缺失数据，清理数据，转换数据类型，处理字符串，应用函数，分组操作，拟合及评估模型，正则化方法与聚类技术等。
《对精益数据分析》
本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/ 持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。
如果你是一名创业者，或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员，那么本书不容错过。
▊《Python数据分析基础》
这本书对于那些使用数据的Python新手来说，是非常有用的学习资源。它的教学风格和附带的例子会帮助用户尽快熟悉Python语言、编程环境和Python生态系统中最常用的几个软件包。
▊《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》
《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。本书定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。
▊《Python3网络爬虫开发实战》
这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，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。
▊《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》
《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点，首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI的操作并掌握让数据飞起来的秘籍；然后再迈上一个大台阶，让读者学习Power Query数据查询功能，瞬间解决最耗费时间且附加值最低的工作；最后全力攻克Power BI的核心价值模块Power Pivot（数据建模）和DAX语言，让读者直达商业智能数据分析的巅峰，站到Excel的肩膀上。
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