Data Science with Python : Ful

Захватите Data Science с Python полностью в автономном режиме

Наука о данных - это процесс получения знаний и идей из огромного и разнообразного набора данных посредством организации, обработки и анализа данных. Он включает в себя множество различных дисциплин, таких как математическое и статистическое моделирование, извлечение данных из его источника и применение методов визуализации данных. Часто это также включает обработку больших данных для сбора как структурированных, так и неструктурированных данных. Ниже мы увидим несколько примеров сценариев, в которых используется наука о данных.

Главы включены

    Введение в науку о данных

    Настройка среды Data Science

    Панды

    Numpy

    Matplotlib

    Операции с данными

    Очистка данных

    Обработка данных CSV

    Обработка данных JSON

    Обработка данных XLS

    Реляционные базы данных

    Базы данных NoSQL

    Дата и время

    Спор данных

    Агрегация данных

    Чтение HTML-страниц

    Обработка неструктурированных данных

    слово токенизация

    Стемминг и лемматизация

    Свойства диаграммы

    Стиль диаграммы

    Коробочные участки

    Тепловые карты

    Scatter Plots

    Пузырьковые диаграммы

    3D-графики

    Временная последовательность

    Географические данные

    Данные Графика

    Измерение центральной тенденции

    Измерение дисперсии

    Нормальное распределение

    Биномиальное распределение

    Распределение Пуассона

    Бернулли Распределение

    Р-значение

    корреляция

    Тест хи-квадрат

    Линейная регрессия