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Python Data Science: Learn Python in a Week and Master It. An Hands-On Introduction to Big Data Analysis and Mining, a Project-Based Guide
Würden Sie gerne lernen, wie man mit Python aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten gewinnt, um Ihr Unternehmen zu vergrößern, aber Sie glauben, das sei zu komplex? Oder vielleicht möchten Sie wissen, wie man Daten analysiert, um einfache häusliche Probleme zu lösen, aber Sie wissen nicht, wie das geht?
Als Anfänger werden Sie wahrscheinlich befürchten, dass Programmieren schwierig ist... Das Erlernen von Datenanalyse und Data Mining kann Monate dauern, und die Wahrscheinlichkeit, dass Sie aufgeben, bevor Sie sie beherrschen, ist groß. Wenn Sie also ein Projekt zu entwickeln haben, könnten Sie darüber nachdenken, einen professionellen Analysten zu engagieren, um die Zeit zu verkürzen. Dies scheint eine gute Lösung zu sein, ist aber sehr kostspielig, und wenn der von Ihnen gewählte Analytiker keine gute Arbeit leistet, müssen Sie trotzdem dafür bezahlen.
Die beste Lösung ist ein komplettes Programmierhandbuch mit praktischen Projekten und Übungen. Die Computer Programming Academy hat diesen Leitfaden als Kurs mit sieben Kapiteln für sieben Tage strukturiert und spezielle Übungen für jeden Abschnitt untersucht, um das Gelernte Schritt für Schritt anzuwenden. Dieses Protokoll, das sowohl an absoluten Anfängern als auch an Personen, die bereits mit der Programmierung vertraut waren, getestet wurde, macht sich das Prinzip des Tauchens zunutze und konzentriert das Lernen in einer Woche. Das Ergebnis dieser Methode war für beide Kategorien von Studenten eins: der Inhalt des Kurses wurde schneller gelernt und blieb länger in Erinnerung als der Durchschnitt.
In diesem Buch durchlaufen Sie einen ersten Abschnitt, in dem die grundlegenden Begriffe der Datenwissenschaft erörtert werden, um dann zu den nächsten Kapiteln zu gelangen, die speziell darauf ausgerichtet sind, Ihnen zu helfen, alle fortgeschrittenen Datenanalysekonzepte zu erlernen, die erforderlich sind, um wertvolle Ergebnisse aus einer großen Datenmenge zu erzielen.
Im Detail lernen Sie:
⬤ Die Bedeutung von Data-Science-Technologien in unserem täglichen Leben.
⬤ Was sind die häufigsten Fehler, die Sie vermeiden sollten, wenn Sie mit Python für die Datenwissenschaft beginnen
⬤ Die 5 Phasen des Data-Science-Lebenszyklus an der Basis der meistgenutzten Anwendungen.
⬤ 3 wichtige Maßnahmen, die erforderlich sind, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen
⬤ Was sind die Vorteile des Data-Mining-Prozesses bei der Lösung von Problemen in der realen Welt?
⬤ Die Datenanalyse-Tools, die Ihnen das Leben leichter machen werden
⬤ 3 wichtige Frameworks, die Sie kennen müssen, um unstrukturierte und unorganisierte Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln.
⬤ Wie man die wichtigsten Python-basierten Datenanalyse-Bibliotheken herunterlädt und verwendet
⬤ Eine einfache Methode zur Implementierung von Predictive Analytics, um ein Geschäftsproblem in weniger als 7 Tagen zu lösen.
⬤ Eine bewährte Strategie zur Entwicklung prädiktiver Modelle zur Analyse des Kundenverhaltens
⬤ Übungen und Quizfragen am Ende jedes Kapitels, um das Gelernte sofort zu überprüfen.
⬤ Extra-Inhalte, die Sie als neugieriger Technologie-Enthusiast schätzen werden
Die meisten auf dem Markt erhältlichen Bücher geben nur einen kurzen Einblick in die Datenwissenschaft, zeigen einige der Themen, gehen aber nie konkret in die Tiefe. Der beste Weg, Datenanalyse und Data Mining zu lernen, ist, es selbst zu tun. Mit diesem Handbuch arbeiten Sie sich durch anwendbare Projekte, um Ihr Wissen zu festigen und ein großes Erfolgserlebnis zu haben.
Das bietet Ihnen dieser Leitfaden, auch wenn Sie im Jahr 2020 völlig neu in der Programmierung sind oder Ihre Fähigkeiten als Programmierer erweitern möchten.
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| ISBN: | 9781914185106 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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