Data Science with Python : Ful

La scienza dei dati è il processo che deriva dalla conoscenza e dalle intuizioni di una vasta e diversificata serie di dati attraverso l'organizzazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati. Coinvolge molte discipline diverse come la modellazione matematica e statistica, l'estrazione di dati dalla sua fonte e l'applicazione di tecniche di visualizzazione dei dati. Spesso comporta anche la gestione di tecnologie di big data per raccogliere dati strutturati e non strutturati. Di seguito vedremo alcuni scenari di esempio in cui viene utilizzata la scienza dei dati.

Capitoli inclusi

    Introduzione alla scienza dei dati

    Impostazione dell'ambiente data science

    Pandas

    numpy

    matplotlib

    Operazioni sui dati

    Pulizia dei dati

    Elaborazione dei dati CSV

    Elaborazione di dati JSON

    Elaborazione di dati XLS

    Database relazionali

    Database NoSQL

    Data e ora

    Wrangling dei dati

    Aggregazione dei dati

    Lettura di pagine HTML

    Elaborazione di dati non strutturati

    tokenizzazione delle parole

    Stemming e Lemmatization

    Proprietà del grafico

    Stile grafico

    Diagrammi a scatola

    Mappe di calore

    Grafici a dispersione

    Grafici a bolle

    Grafici 3D

    Serie storiche

    Dati geografici

    Dati del grafico

    Misurazione della tendenza centrale

    Misurare la varianza

    Distribuzione normale

    Distribuzione binomiale

    Distribuzione di Poisson

    Distribuzione Bernoulli

    P-Valore

    Correlazione

    Test chi-quadro

    Regressione lineare