Bewertung:
Das Buch ist sehr empfehlenswert für diejenigen, die mit Python beginnen, insbesondere im Kontext der Datenwissenschaft. Es deckt wesentliche Themen der Datenerfassung, -aufbereitung, -analyse und -präsentation ab und enthält praktische Beispiele und Aktivitäten. Einige Rezensenten merkten jedoch an, dass das Buch etwas teuer ist und es Probleme mit beschädigten Lieferungen gab.
Vorteile:⬤ Großartige Ressource für Anfänger in Python
⬤ klar und verständlich geschrieben
⬤ deckt wesentliche Konzepte der Datenverarbeitung ab
⬤ enthält praktische Beispiele und Aktivitäten
⬤ sehr empfehlenswert als Standardlehrbuch für Data Science
⬤ moderne Techniken werden diskutiert
⬤ gut strukturiert und für Praktiker geeignet.
Von einigen Rezensenten als etwas teuer empfunden; mehrere Lieferprobleme mit beschädigten Paketen.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Practical Python Data Wrangling and Data Quality: Getting Started with Reading, Cleaning, and Analyzing Data
Es gibt großartige Entdeckungen zu machen und wertvolle Geschichten in Datensätzen zu erzählen - und dieses Buch wird Ihnen helfen, sie aufzudecken. Ganz gleich, ob Sie bereits mit Daten arbeiten oder einfach nur ihre Möglichkeiten verstehen wollen, die Techniken und Ratschläge in diesem praktischen Buch werden Ihnen helfen, Daten besser zu bereinigen, auszuwerten und zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse und überzeugende Visualisierungen zu gewinnen.
Anhand grundlegender Konzepte und praktischer Beispiele stellt die Autorin Susan McGregor die Werkzeuge zur Verfügung, die Sie benötigen, um alle Arten von Daten zu bewerten und zu analysieren und Ihre Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Dieses Buch bietet einen methodischen, jargonfreien Weg für Praktiker aller Ebenen, um die Macht der Daten zu nutzen.
⬤ Verwenden Sie Python 3. 8+, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu lesen, zu schreiben und zu transformieren.
⬤ Verstehen und nutzen Sie die Grundlagen der Programmierung in Python, um Daten in großem Umfang zu verarbeiten.
⬤ Organisieren, dokumentieren und strukturieren Sie Ihren Code mit Hilfe von Best Practices.
⬤ Übungen entweder auf dem eigenen Rechner oder im Internet durchführen.
⬤ Sammeln Sie Daten aus strukturierten Datendateien, Webseiten und APIs.
⬤ Grundlegende statistische Analysen durchführen, um aus Datensätzen eine Bedeutung zu gewinnen.
⬤ Visualisierung und Präsentation von Daten auf klare und überzeugende Weise.
| ISBN: | 9781492091509 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 500 |
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