Data Mining with Python
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Data Mining with Python

Theory, Application, and Case Studies

Di Wu

  1. 414 pages
  2. English
  3. ePUB (adapté aux mobiles)
  4. Disponible sur iOS et Android
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Data Mining with Python

Theory, Application, and Case Studies

Di Wu

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À propos de ce livre

Data is everywhere and it's growing at an unprecedented rate. But making sense of all that data is a challenge. Data Mining is the process of discovering patterns and knowledge from large data sets, and Data Mining with Python focuses on the hands-on approach to learning Data Mining. It showcases how to use Python Packages to fulfill the Data Mining pipeline, which is to collect, integrate, manipulate, clean, process, organize, and analyze data for knowledge.

The contents are organized based on the Data Mining pipeline, so readers can naturally progress step by step through the process. Topics, methods, and tools are explained in three aspects: "What it is" as a theoretical background, "why we need it" as an application orientation, and "how we do it" as a case study.

This book is designed to give students, data scientists, and business analysts an understanding of Data Mining concepts in an applicable way. Through interactive tutorials that can be run, modified, and used for a more comprehensive learning experience, this book will help its readers to gain practical skills to implement Data Mining techniques in their work.

Foire aux questions

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Est-ce que Data Mining with Python est un PDF/ePUB en ligne ?
Oui, vous pouvez accĂ©der Ă  Data Mining with Python par Di Wu en format PDF et/ou ePUB ainsi qu’à d’autres livres populaires dans Computer Science et Programming in Python. Nous disposons de plus d’un million d’ouvrages Ă  dĂ©couvrir dans notre catalogue.

Informations

Année
2024
ISBN
9781040010402

Table des matiĂšres

  1. Cover Page
  2. Half-Title Page
  3. Series Page
  4. Title Page
  5. Copyright Page
  6. Dedication Page
  7. Contents
  8. List of Figures
  9. Foreword
  10. Preface
  11. Author Bios
  12. Section I Data Wrangling
  13. Section II Data Analysis
  14. Index