KSIĄŻKA
Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych - Michael Walker [KSIĄŻKA]
5499
Wysyłamy w 72h
Darmowa wysyłkaKup jeszcze za 99.99zł
Poczta Polska999
Paczkomaty 24/7 1599
| Kategoria | Programowanie |
| Autor | Michael Walker |
| Ilość stron | 328 |
| Okładka | miękka |
| Opis | Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych. Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb. |
| EAN | 9788328380295 |
| Dział | KSIĄŻKA |
| Data premiery | 2021-09-07 |
| ISBN | 978-83-283-8029-5 |
| Autor | Michael Walker |
| Rok wydania | 2021 |
| Ilość stron | 328 |
| Okładka | miękka |
| Liczba nośników | [1xKSIĄŻKA] |
| Wymiary | 168 x 237 x 19 |
Programowanie
Książki