Data Science with Python : Ful

データサイエンスは、データの整理、処理、分析を通じて、膨大で多様なデータセットから知識と洞察を引き出すプロセスです。これには、数学的および統計的モデリング、ソースからのデータ抽出、データ視覚化手法の適用など、さまざまな分野が含まれます。多くの場合、ビッグデータテクノロジーを処理して、構造化データと非構造化データの両方を収集することも含まれます。以下に、データサイエンスが使用されるいくつかのシナリオ例を示します。

含まれる章

    データサイエンス入門

    データサイエンス環境のセットアップ

    パンダ

    Numpy

    Matplotlib

    データ操作

    データクレンジング

    CSVデータの処理

    JSONデータの処理

    XLSデータの処理

    リレーショナルデータベース

    NoSQLデータベース

    日時

    データラングリング

    データ集約

    HTMLページの読み取り

    非構造化データの処理

    単語のトークン化

    ステミングとレンマ化

    チャートのプロパティ

    チャートのスタイル

    ボックスプロット

    ヒートマップ

    散布図

    バブルチャート

    立体チャート

    時系列

    地理データ

    グラフデータ

    中心傾向の測定

    分散の測定

    正規分布

    二項分布

    ポアソン分布

    ベルヌーイ分布

    P値

    相関

    カイ二乗検定

    線形回帰