Julia per l'analisi dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro su Julia funge da introduzione completa per chi ha familiarità con l'analisi dei dati, rivolgendosi prevalentemente a utenti con precedenti esperienze in Python o R. Copre efficacemente sia i fondamenti del linguaggio Julia che le applicazioni pratiche nell'analisi dei dati, in particolare con il pacchetto DataFrames.jl. Pur apprezzandone la struttura e la chiarezza, alcuni recensori hanno notato che potrebbe non essere adatto a tutti gli analisti di dati interattivi e che manca di profondità in alcune aree.

⬤ Ben strutturato e scritto, è accessibile sia ai principianti sia a chi ha familiarità con altri linguaggi di programmazione.
⬤ Copre sia i fondamenti del linguaggio Julia che i concetti pratici di analisi dei dati, in particolare con DataFrames.jl.
⬤ Fornisce esempi di vita reale e progetti passo-passo, migliorando l'apprendimento e la conservazione.
⬤ Include appendici dettagliate e utili confronti con Python e R.
⬤ Ottima risorsa per rinfrescare i concetti di analisi dei dati e le migliori pratiche.

⬤ Presuppone una conoscenza preliminare dell'analisi dei dati, il che lo rende meno adatto ai principianti assoluti.
⬤ Più incentrato sullo sviluppo di pacchetti che sui flussi di lavoro interattivi di analisi dei dati.
⬤ Contenuti limitati sulla visualizzazione dei dati, che potrebbero deludere alcuni lettori.
⬤ Alcuni contenuti possono essere considerati troppo tecnici per chi ha poca esperienza di programmazione.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Julia for Data Analysis

Contenuto del libro:

Imparate a conoscere le principali competenze di analisi dei dati utilizzando Julia. Interessanti progetti pratici vi guideranno attraverso dati di serie temporali, modelli predittivi, classifiche di popolarità e altro ancora.

In Julia per l'analisi dei dati imparerete a:

Leggere e scrivere dati in vari formati.

Lavorare con dati tabellari, comprese le suddivisioni, i raggruppamenti e le trasformazioni.

Visualizzare i dati.

Costruire modelli predittivi.

Creare pipeline di elaborazione dei dati.

Creare servizi web per condividere i risultati dell'analisi dei dati.

Scrivere programmi Julia leggibili ed efficienti.

Julia è stato progettato per le esigenze specifiche degli scienziati dei dati: è espressivo e facile da usare, ma offre anche un'esecuzione del codice superveloce. Julia per l'analisi dei dati mostra come sfruttare al meglio questo straordinario linguaggio per leggere, scrivere, trasformare, analizzare e visualizzare i dati, tutto ciò che serve per una pipeline di dati efficace. È scritto da Bogumil Kaminski, uno dei maggiori contributori di Julia, il primo risponditore di Julia su StackOverflow e uno dei principali sviluppatori del pacchetto dati DataFrames. jl di Julia. I suoi coinvolgenti progetti pratici vi faranno entrare rapidamente nel vivo dell'azione. Inoltre, sarete in grado di utilizzare le vostre nuove competenze in Julia per la programmazione generale!

Prefazione di Viral Shah.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito nei formati PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.

Informazioni sulla tecnologia.

Julia è un ottimo linguaggio per l'analisi dei dati. È facile da imparare, veloce e funziona bene per qualsiasi cosa, dai calcoli singoli alle pipeline di elaborazione dati complete. Sia che siate alla ricerca di un modo migliore per elaborare i dati aziendali di tutti i giorni, sia che abbiate appena iniziato il vostro percorso nella scienza dei dati, imparare Julia vi darà una preziosa competenza.

Informazioni sul libro.

Julia per l'analisi dei dati insegna a gestire le principali attività di analisi dei dati con il linguaggio di programmazione Julia. Inizierete a rivedere i fondamenti del linguaggio e a mettere in pratica tecniche di trasformazione dei dati, visualizzazioni e altro ancora. Quindi, imparerete a padroneggiare le competenze essenziali per l'analisi dei dati attraverso esempi coinvolgenti, come l'esame del cambio di valuta, l'interpretazione dei dati delle serie temporali e persino l'esplorazione dei rompicapo degli scacchi. Inoltre, imparerete a trasferire facilmente le pipeline di dati esistenti a Julia.

Cosa contiene.

Leggere e scrivere dati in vari formati.

Lavorare con i dati tabellari, compresi i sottoinsiemi, i raggruppamenti e le trasformazioni.

Creare pipeline di elaborazione dati.

Creare servizi web per condividere i risultati dell'analisi dei dati.

Scrivere programmi Julia leggibili ed efficienti.

Informazioni sul lettore.

Per scienziati dei dati che hanno familiarità con Python o R. Non è richiesta alcuna esperienza con Julia.

Informazioni sull'autore.

Bogumil Kaminski è uno dei principali sviluppatori di DataFrames. jl, il pacchetto principale per la manipolazione dei dati nell'ecosistema Julia. Ha oltre 20 anni di esperienza nella realizzazione di progetti di scienza dei dati.

Indice dei contenuti.

1 Introduzione.

PARTE 1 COMPETENZE ESSENZIALI DI JULIA.

2 Come iniziare con Julia.

3 Il supporto di Julia per la scalabilità dei progetti.

4 Lavorare con le collezioni in Julia.

5 Argomenti avanzati sulla gestione delle collezioni.

6 Lavorare con le stringhe.

7 Gestione delle serie temporali e dei valori mancanti.

PARTE 2 TOOLBOX PER L'ANALISI DEI DATI.

8 Primi passi con i data frame.

9 Ottenere dati da un data frame.

10 Creazione di oggetti data frame.

11 Conversione e raggruppamento di cornici di dati.

12 Mutare e trasformare i data frame.

13 Trasformazioni avanzate di data frame.

14 Creazione di servizi web per la condivisione dei risultati dell'analisi dei dati.