Python Data Analysis: Perform data collection, data processing, wrangling, visualization, model building using Python PDF 2024.
English | 2021 | ISBN: 1789955246 | 480 Pages | EPUB True | 15 MB
Effectuer la collecte de données, le traitement des données, les querelles, la visualisation et la construction de modèles en utilisant Python
Comprendre les pipelines d’analyse de données à l’aide d’algorithmes et de techniques d’apprentissage automatique avec ce guide pratique
Principales caractéristiques
Préparez et nettoyez vos données pour les utiliser pour l’analyse exploratoire, la manipulation des données et les querelles de données
Découvrez des méthodes d’apprentissage automatique supervisées, non supervisées, probabilistes et bayésiennes
Maîtriser le traitement graphique et l’analyse des sentiments
Description du livre
L’analyse des données vous permet de générer de la valeur à partir de petites et grandes données en découvrant de nouveaux modèles et tendances, et Python est l’un des outils les plus populaires pour analyser une grande variété de données. Avec ce livre, vous serez opérationnel en utilisant Python pour l’analyse des données en explorant les différentes phases et méthodologies utilisées dans l’analyse des données et en apprenant à utiliser les bibliothèques modernes de l’écosystème Python pour créer des pipelines de données efficaces.
En commençant par les fondamentaux essentiels de la statistique et de l’analyse des données en utilisant Python, vous effectuerez une analyse et une modélisation complexes des données, une manipulation, un nettoyage et une visualisation des données à l’aide d’exemples faciles à suivre. Vous comprendrez alors comment effectuer l’analyse de séries chronologiques et le traitement du signal en utilisant des modèles ARMA. Au fur et à mesure que vous avancez, vous vous familiariserez avec le traitement intelligent et l’analyse des données à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique tels que la régression, la classification, l’analyse en composantes principales (ACP) et le clustering. Dans les chapitres de conclusion, vous travaillerez sur des exemples réels pour analyser les données textuelles et d’image en utilisant respectivement des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d’analyse d’images. Enfin, le livre démontrera le calcul parallèle en utilisant Dask.
À la fin de ce livre d’analyse de données, vous serez équipé des compétences dont vous avez besoin pour préparer les données pour l’analyse et créer des visualisations de données significatives pour la prévision des valeurs à partir des données.
Ce que vous apprendrez
Explorer la science des données et ses différents modèles de processus
Effectuer la manipulation des données en utilisant NumPy et pandas pour agréger, nettoyer et gérer les valeurs manquantes
Créez des visualisations interactives en utilisant Matplotlib, Seaborn et Bokeh
Récupérer, traiter et stocker des données dans un large éventail de formats
Comprendre le prétraitement des données et l’ingénierie des fonctionnalités en utilisant pandas et scikit-learn
Effectuer l’analyse des séries chronologiques et le traitement des signaux en utilisant les données du cycle des taches solaires
Analyser les données textuelles et les données d’image pour effectuer une analyse avancée
Accélérez le calcul parallèle avec Dask
À qui s’adresse ce livre
Ce livre est destiné aux analystes de données, aux analystes commerciaux, aux statisticiens et aux data scientists qui cherchent à apprendre à utiliser Python pour l’analyse de données. Les étudiants et les facultés universitaires trouveront également ce livre utile pour apprendre et enseigner l’analyse de données Python en utilisant une approche pratique. Une compréhension de base des mathématiques et une connaissance pratique du langage de programmation Python vous aideront à démarrer avec ce livre.
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