Începutul analizei datelor cu Python și Jupyter: Utilizați instrumente puternice standard din industrie pentru a debloca informații noi și utile din datele existente

Recenzii ale cititorilor

Cartea este concepută pentru a ajuta cititorii să se inițieze rapid în știința datelor utilizând Python, în special pentru cei care au deja unele cunoștințe despre acest limbaj. Ea oferă îndrumări pas cu pas cu privire la utilizarea Jupyter și a diferitelor biblioteci pentru știința datelor. În timp ce unii utilizatori apreciază formatul său structurat, asemănător unei săli de clasă, alții îl consideră prost organizat și lipsit de explicații clare.

⬤ Ajută rapid utilizatorii să înceapă cu știința datelor
⬤ exemple clare pas cu pas
⬤ bun pentru cititorii cu unele cunoștințe de bază de Python
⬤ preț rezonabil.

⬤ Organizare slabă
⬤ explicații marginale ale conceptelor
⬤ unii utilizatori preferă resurse alternative precum YouTube.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Beginning Data Analysis with Python And Jupyter: Use powerful industry-standard tools to unlock new, actionable insight from your existing data

Conținutul cărții:

Începerea cu știința datelor nu trebuie să fie o luptă dificilă. Acest ghid pas cu pas este ideal pentru începătorii care cunosc puțin Python și sunt în căutarea unei introduceri rapide, în ritm alert. Caracteristici cheie Începeți să lucrați cu ecosistemul Jupyter și cu câteva seturi de date de exemplu Învățați despre conceptele cheie de învățare automată, precum SVM, clasificatorii KNN și Random Forests Descoperiți cum puteți utiliza web scraping pentru a colecta și analiza propriile seturi de date personalizate Descrierea cărții

Familiarizați-vă cu abilitățile de care aveți nevoie pentru știința datelor la nivel începător în acest curs practic de Python și Jupyter. Veți învăța despre unele dintre cele mai frecvent utilizate biblioteci care fac parte din distribuția Anaconda, apoi veți explora modele de învățare automată cu seturi de date reale pentru a vă oferi competențele și expunerea de care aveți nevoie în lumea reală. Vom încheia arătându-vă cât de ușor poate fi să răzuiți și să vă adunați propriile date de pe web-ul deschis, astfel încât să vă puteți aplica noile abilități într-un context acționabil. Ce veți învăța Identificați potențiale domenii de investigație și efectuați o analiză exploratorie a datelor Planificați o strategie de clasificare prin învățare automată și antrenați modele de clasificare Utilizați curbe de validare și reducerea dimensionalității pentru a vă regla și îmbunătăți modelele Racordați date tabulare din pagini web și transformați-le în Pandas DataFrames Creați vizualizări interactive, ușor de utilizat pe web, pentru a vă comunica în mod clar constatările Pentru cine este această carte

Această carte este ideală pentru profesioniștii cu o varietate de fișe de post într-o gamă largă de industrii, având în vedere popularitatea și accesibilitatea în creștere a științei datelor. Veți avea nevoie de o anumită experiență anterioară cu Python, orice activitate anterioară cu biblioteci precum Pandas, Matplotlib și Pandas oferindu-vă un avantaj util. Cuprins Fundamentele Jupyter Curățarea datelor și învățarea automată avansată Web Scraping și vizualizări interactive