Data Wrangling mit JavaScript - Datenverarbeitung und Visualisierung beherrschen

Datenmanipulation mit JavaScript (Ashley Davis)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch wird wegen seines umfassenden Ansatzes zur Verwendung von JavaScript für die Datenanalyse gut aufgenommen und spricht sowohl erfahrene als auch unerfahrene Benutzer an. Einige Rezensenten waren jedoch der Meinung, dass grundlegende Konzepte zu sehr erklärt werden und der Fokus auf praktische Techniken zur Datenanalyse fehlt.

Vorteile:

⬤ Umfassende Abdeckung der Verwendung von JavaScript für die Datenanalyse
⬤ Zugänglich für Anfänger und erfahrene Benutzer
⬤ Keine technischen Fehler im Text oder Code-Repository gefunden
⬤ Als das Potenzial zu haben, ein Klassiker im Bereich der Analytik zu werden.

Nachteile:

Zu starke Fokussierung auf grundlegende Konzepte und Übererklärungen; Mangel an praktischen Techniken zur Datenverarbeitung und detaillierten JavaScript-/Datenschmiede-Workarounds.

(basierend auf 2 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Data Wrangling with JavaScript

Inhalt des Buches:

Zusammenfassung

Data Wrangling with JavaScript ist ein praktischer Leitfaden, der Ihnen zeigt, wie Sie eine JavaScript-basierte Datenverarbeitungspipeline erstellen, mit gewöhnlichen und exotischen Daten umgehen und praktische Strategien zur Fehlerbehebung beherrschen.

Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.

Über die Technologie

Warum sollten Sie Ihre Datenanalyse nicht in JavaScript durchführen? Moderne Bibliotheken und Datenverarbeitungstechniken ermöglichen es Ihnen, Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu verarbeiten, zu speichern, zu visualisieren und zu präsentieren, während Sie die Effizienz einer einsprachigen Pipeline und datenzentrierte Webanwendungen genießen, die von Anfang bis Ende in JavaScript bleiben.

Über das Buch

Data Wrangling with JavaScript rückt JavaScript in den Mittelpunkt der Datenanalyse. Mit diesem praxisorientierten Leitfaden erstellen Sie eine JavaScript-basierte Datenverarbeitungspipeline, verarbeiten gängige und exotische Daten und beherrschen praktische Strategien zur Fehlerbehebung. Sie werden auch interaktive Visualisierungen erstellen und Ihre Anwendungen in der Produktion einsetzen. Jedes wertvolle Kapitel bietet eine neue Komponente für Ihr wiederverwendbares Data Wrangling Toolkit.

Was ist drin?

⬤ Einrichten einer Datenpipeline.

⬤ Erfassung, Speicherung und Abruf.

⬤ Umgang mit ungewöhnlichen Datensätzen.

⬤ Bereinigen und Aufbereiten von RohdatenInteraktive Visualisierungen mit D3.

(Über den Reader)

Geschrieben für fortgeschrittene JavaScript-Entwickler. Keine Datenanalyse-Erfahrung erforderlich.

Über den Autor

Ashley Davis ist Softwareentwickler, Unternehmer, Autor und Schöpfer von Data-Forge und Data-Forge Notebook, Software für Datentransformation, -analyse und -visualisierung in JavaScript.

Inhaltsverzeichnis

⬤ Einstieg: Aufbau einer Datenpipeline.

⬤ Einstieg mit Node.js.

⬤ Erfassung, Speicherung und Abruf.

⬤ Arbeiten mit ungewöhnlichen Daten.

⬤ Exploratives Kodieren.

⬤ Bereinigen und vorbereiten.

⬤ Der Umgang mit großen Datenmengen.

⬤ Arbeiten mit einem Berg von Daten.

⬤ Praktische Datenanalyse.

⬤ Browser-basierte Visualisierung.

⬤ Server-seitige Visualisierung.