Praktická práca s údajmi v jazyku Python a kvalita údajov: Začneme s čítaním, čistením a analýzou údajov

Recenzie čitateľov

Knihu odporúčame tým, ktorí začínajú s Pythonom, najmä v kontexte dátovej vedy. Zahŕňa základné témy zberu, prípravy, analýzy a prezentácie údajov a obsahuje praktické príklady a aktivity. Niektorí recenzenti však poznamenali, že kniha je trochu drahá a vyskytli sa problémy s poškodenými zásielkami.

⬤ Skvelý zdroj informácií pre začiatočníkov v jazyku Python
⬤ jasne a zrozumiteľne napísané
⬤ pokrýva základné koncepty spracovania údajov
⬤ obsahuje praktické príklady a aktivity
⬤ odporúčame ako štandardnú učebnicu pre dátovú vedu
⬤ rozoberajú sa moderné techniky
⬤ dobre štruktúrované a vhodné pre praktikov.

Niektorými recenzentmi považovaná za trochu drahú; viaceré problémy s doručením poškodených balíkov.

(na základe 4 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Practical Python Data Wrangling and Data Quality: Getting Started with Reading, Cleaning, and Analyzing Data

Obsah knihy:

V súboroch údajov sa dajú robiť úžasné objavy a rozprávať cenné príbehy - a táto kniha vám ich pomôže odhaliť. Či už už pracujete s údajmi, alebo len chcete pochopiť ich možnosti, techniky a rady v tejto praktickej knihe vám pomôžu naučiť sa, ako lepšie čistiť, vyhodnocovať a analyzovať údaje, aby ste získali zmysluplné poznatky a presvedčivé vizualizácie.

Autorka Susan McGregorová vám prostredníctvom základných pojmov a praktických príkladov poskytne nástroje, ktoré potrebujete na vyhodnocovanie a analýzu všetkých druhov údajov a na efektívne komunikovanie svojich zistení. Táto kniha poskytuje metodický, žargónový spôsob, ako môžu odborníci z praxe všetkých úrovní využiť silu údajov.

⬤ Používajte Python 3. 8+ na čítanie, zápis a transformáciu údajov z rôznych zdrojov.

⬤ Pochopiť a používať základy programovania v jazyku Python na spracovanie údajov v širokom rozsahu.

⬤ Uriadiť, zdokumentovať a štruktúrovať svoj kód pomocou osvedčených postupov.

⬤ Vykonajte cvičenia na vlastnom počítači alebo na webe.

⬤ Zbierajte údaje zo štruktúrovaných dátových súborov, webových stránok a rozhraní API.

⬤ Vykonať základnú štatistickú analýzu na získanie významu zo súborov údajov.

⬤ Vizualizovať a prezentovať údaje jasným a presvedčivým spôsobom.