Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch ist eine sehr empfehlenswerte Ressource für Anfänger in der Datenwissenschaft, insbesondere in der Datenverarbeitung. Es bietet einen praktischen, praxisnahen Ansatz mit detaillierten Erklärungen und Beispielen. Während der Kerninhalt und die Struktur des Buches gut aufgenommen werden, wiesen mehrere Leser auf Tippfehler und Fehler hin, die unerfahrene Benutzer verwirren könnten.
Vorteile:⬤ Sorgfältige Erklärungen zum Code, die Anfängern Intuition vermitteln.
⬤ Umfassende Behandlung von Datenstrukturen, Modulen und Techniken, die für die Datenverarbeitung relevant sind.
⬤ Praktische Übungen und herunterladbare Ressourcen verbessern die Lernerfahrung.
⬤ Praktische Anwendungsfälle und Beispiele zur Veranschaulichung der Konzepte.
⬤ Geeignet sowohl für Anfänger als auch für diejenigen, die ihre Kenntnisse auffrischen wollen.
⬤ Tippfehler und Fehler in den Beispielen, die für Anfänger frustrierend sein können.
⬤ Das Buch konzentriert sich auf praktische Anwendungen („was ist“) und nicht auf theoretische Erklärungen („warum ist“).
(basierend auf 11 Leserbewertungen)
Originaltitel:
The Data Wrangling Workshop, Second Edition: Create your own actionable insights using data from multiple raw sources
Inhalt des Buches:
Ein Einsteigerhandbuch zur Vereinfachung von ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden) mit Hilfe von praktischen Tipps, Tricks und Best Practices, auf unterhaltsame und interaktive Weise.
Hauptmerkmale
⬤ Erforschen Sie die Datenverarbeitung anhand von Beispielen aus der Praxis und Anwendungsfällen.
⬤ Lernen Sie verschiedene Möglichkeiten kennen, um in kürzester Zeit den größten Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen.
⬤ Erweitern Sie Ihr Wissen mit Bonusthemen wie zufällige Datengenerierung und Datenintegritätsprüfungen.
Buchbeschreibung
Obwohl uns eine riesige Menge an Daten zur Verfügung steht, sind sie in ihrer Rohform nicht nützlich. Damit Daten sinnvoll sind, müssen sie aufbereitet und verfeinert werden.
Wenn Sie ein Anfänger sind, wird Ihnen der Data Wrangling Workshop dabei helfen, den Prozess für Sie aufzuschlüsseln. Sie beginnen mit den Grundlagen und bauen Ihr Wissen auf, indem Sie von den Kernaspekten des Data Wrangling bis hin zur Verwendung der gängigsten Tools und Techniken vordringen.
Dieses Buch zeigt Ihnen zunächst, wie Sie mit Datenstrukturen in Python arbeiten können. Anhand von Beispielen und Aktivitäten werden Sie verstehen, warum Sie von den traditionellen Methoden der Datenbereinigung, die in anderen Sprachen verwendet werden, Abstand nehmen und die Vorteile der spezialisierten vorgefertigten Routinen in Python nutzen sollten. Später werden Sie lernen, wie Sie dasselbe Python-Backend verwenden können, um Daten aus einer Reihe von Quellen zu extrahieren und umzuwandeln, darunter das Internet, große Datenbanken und Excel-Finanztabellen. Um Sie auf anspruchsvollere Szenarien vorzubereiten, lernen Sie in diesem Buch, wie Sie mit fehlenden oder fehlerhaften Daten umgehen und sie entsprechend den Anforderungen Ihres nachgeschalteten Analysetools neu formatieren.
Am Ende dieses Buches werden Sie ein solides Verständnis dafür entwickelt haben, wie Sie Daten mit Python bearbeiten können, und Sie werden verschiedene Techniken und Best Practices kennengelernt haben, um Ihre Daten aus den unterschiedlichsten Quellen effizient zu extrahieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu formatieren.
Was Sie lernen werden
⬤ Grundlagen des Data Wrangling kennenlernen.
⬤ Verstehen Sie, wie man Daten mit zufälliger Datengenerierung und Datenintegritätsprüfungen modelliert.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie Daten mit deskriptiven Statistiken und Diagrammtechniken untersuchen können.
⬤ Erforschen Sie, wie Sie mit regulären Ausdrücken Informationen suchen und abrufen können.
⬤ Vertiefen Sie sich in häufig verwendete Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft.
⬤ Erfahren Sie, wie Sie fehlende Daten behandeln und kompensieren können.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Der Data Wrangling Workshop richtet sich an Entwickler, Datenanalysten und Geschäftsanalysten, die eine Karriere als vollwertiger Datenwissenschaftler oder Analyseexperte anstreben. Obwohl sich dieses Buch an Anfänger richtet, die mit Data Wrangling beginnen wollen, sind Vorkenntnisse in der Programmiersprache Python erforderlich, um die hier behandelten Konzepte leicht zu verstehen. Außerdem sind rudimentäre Kenntnisse über relationale Datenbanken und SQL hilfreich.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781839215001 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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