Iniziare l'analisi dei dati con Python e Jupyter: Utilizzare potenti strumenti standard del settore per ottenere nuove informazioni utili dai dati esistenti.

Recensioni dei lettori

Il libro è stato progettato per aiutare i lettori a iniziare rapidamente la scienza dei dati utilizzando Python, soprattutto per coloro che hanno già una certa conoscenza del linguaggio. Offre una guida passo passo all'uso di Jupyter e di varie librerie per la scienza dei dati. Mentre alcuni utenti apprezzano il suo formato strutturato, simile a quello di una classe, altri lo trovano poco organizzato e privo di spiegazioni chiare.

⬤ Aiuta rapidamente gli utenti a iniziare la scienza dei dati
⬤ chiari esempi passo-passo
⬤ buono per lettori con qualche conoscenza di base di Python
⬤ prezzo ragionevole.

⬤ Scarsa organizzazione
⬤ spiegazioni marginali dei concetti
⬤ alcuni utenti preferiscono risorse alternative come YouTube.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Iniziare a lavorare con la scienza dei dati non deve essere una battaglia in salita. Questa guida passo passo è ideale per i principianti che conoscono un po' di Python e sono alla ricerca di un'introduzione rapida e veloce. Caratteristiche principali Iniziare a lavorare con l'ecosistema Jupyter e alcuni set di dati di esempio Imparare i concetti chiave dell'apprendimento automatico come SVM, classificatori KNN e Foreste casuali Scoprire come utilizzare il web scraping per raccogliere e analizzare i propri set di dati personalizzati Descrizione del libro

Questo corso pratico su Python e Jupyter vi consentirà di acquisire le competenze necessarie per l'apprendimento dei dati. Imparerete a conoscere alcune delle librerie più utilizzate che fanno parte della distribuzione Anaconda, quindi esplorerete modelli di apprendimento automatico con set di dati reali per acquisire le competenze e l'esposizione necessarie per il mondo reale. Infine, vi mostreremo come sia facile raccogliere i vostri dati dal web, in modo da poter applicare le vostre nuove competenze in un contesto concreto. Cosa imparerete Identificate le potenziali aree di indagine ed eseguite l'analisi esplorativa dei dati Pianificate una strategia di classificazione di apprendimento automatico e addestrate i modelli di classificazione Usate le curve di validazione e la riduzione della dimensionalità per mettere a punto e migliorare i vostri modelli Raschiate i dati tabellari dalle pagine web e trasformateli in DataFrames di Pandas Create visualizzazioni interattive e facili da usare sul web per comunicare chiaramente i vostri risultati A chi si rivolge questo libro

Questo libro è ideale per i professionisti che svolgono mansioni diverse in un'ampia gamma di settori, data la crescente popolarità e accessibilità della scienza dei dati. È necessario avere un po' di esperienza con Python, e qualsiasi lavoro precedente con librerie come Pandas, Matplotlib e Pandas può fornire un utile vantaggio. Indice dei contenuti Fondamenti di Jupyter Pulizia dei dati e apprendimento automatico avanzato Scraping web e visualizzazioni interattive