Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est fortement recommandé pour ceux qui débutent avec Python, en particulier dans le contexte de la science des données. Il couvre des sujets essentiels pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation des données, et comprend des exemples pratiques et des activités. Cependant, certains lecteurs ont noté que le livre est un peu cher et ont rencontré des problèmes de livraison endommagée.
Avantages:⬤ Excellente ressource pour les débutants en Python
⬤ écriture claire et compréhensible
⬤ couvre les concepts essentiels de traitement des données
⬤ inclut des exemples pratiques et des activités
⬤ hautement recommandé comme manuel standard pour la science des données
⬤ les techniques modernes sont discutées
⬤ bien structuré et adapté aux praticiens.
Considéré comme un peu cher par certains évaluateurs ; plusieurs problèmes de livraison avec des paquets endommagés.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Practical Python Data Wrangling and Data Quality: Getting Started with Reading, Cleaning, and Analyzing Data
Contenu du livre :
Les ensembles de données recèlent de formidables découvertes et de précieuses histoires à raconter, et ce livre vous aidera à les découvrir. Que vous travailliez déjà avec des données ou que vous souhaitiez simplement en comprendre les possibilités, les techniques et les conseils de ce livre pratique vous aideront à apprendre à mieux nettoyer, évaluer et analyser les données afin de générer des informations significatives et des visualisations convaincantes.
Au travers de concepts fondamentaux et d'exemples concrets, l'auteur Susan McGregor fournit les outils dont vous avez besoin pour évaluer et analyser toutes sortes de données et communiquer vos résultats de manière efficace. Ce livre offre aux praticiens de tous niveaux un moyen méthodique et sans jargon d'exploiter la puissance des données.
⬤ Utilisez Python 3. 8+ pour lire, écrire et transformer des données provenant de diverses sources.
⬤ Comprendre et utiliser les bases de la programmation en Python pour manipuler des données à grande échelle.
⬤ Organiser, documenter et structurer votre code en utilisant les meilleures pratiques.
⬤ Réaliser des exercices sur votre propre machine ou sur le web.
⬤ Recueillir des données à partir de fichiers de données structurés, de pages web et d'API.
⬤ Effectuer des analyses statistiques de base pour donner un sens aux ensembles de données.
⬤ Visualiser et présenter les données de manière claire et convaincante.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492091509 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 500 |
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