Data Science con Python
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Data Science con Python

dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati

  1. 224 pagine
  2. Italian
  3. ePUB (disponibile su mobile)
  4. Disponibile su iOS e Android
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Data Science con Python

dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati

Informazioni su questo libro

La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.

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Informazioni

Editore
Apogeo
Anno
2017
eBook ISBN
9788850318087
Argomento
Informatica
Categoria
Informatica generale

Indice dei contenuti

  1. Ringraziamenti
  2. Introduzione
  3. Capitolo 1 - Che cosa si intende per scienza dei dati?
  4. Capitolo 2 - Elementi di base di Python per la scienza dei dati
  5. Capitolo 3 - Elaborare i dati testuali
  6. Capitolo 4 - Utilizzare i database
  7. Capitolo 5 - Usare i dati numerici tabulari
  8. Capitolo 6 - Manipolare serie di dati e frame
  9. Capitolo 7 - Utilizzo dei dati delle reti
  10. Capitolo 8 - Rappresentazione grafica
  11. Capitolo 9 - Probabilità e statistica
  12. Capitolo 10 - Machine Learning
  13. Appendice A - Ulteriori letture
  14. Appendice B - Soluzioni dei progetti di tipo ()
  15. Bibliografia

Domande frequenti

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