Analisi esplorativa dei dati con Python - PONDE, POONAM
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"Analisi esplorativa dei dati con Python: A Quick Reference Guide" è un compagno prezioso per gli appassionati di dati che cercano una panoramica concisa e pratica delle tecniche di analisi esplorativa dei dati (EDA) utilizzando il linguaggio di programmazione Python. L'analisi esplorativa dei dati è una fase importante di qualsiasi attività di analisi dei dati, in quanto offre un approccio sistematico alla comprensione, alla pulizia e all'interpretazione dei dati prima di eseguire una modellazione più complessa. Non solo migliora l'affidabilità delle analisi successive, ma consente anche a…mehr

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Produktbeschreibung
"Analisi esplorativa dei dati con Python: A Quick Reference Guide" è un compagno prezioso per gli appassionati di dati che cercano una panoramica concisa e pratica delle tecniche di analisi esplorativa dei dati (EDA) utilizzando il linguaggio di programmazione Python. L'analisi esplorativa dei dati è una fase importante di qualsiasi attività di analisi dei dati, in quanto offre un approccio sistematico alla comprensione, alla pulizia e all'interpretazione dei dati prima di eseguire una modellazione più complessa. Non solo migliora l'affidabilità delle analisi successive, ma consente anche a chi si occupa di dati di prendere decisioni informate, portando a intuizioni più solide e attuabili. Questo libro è stato concepito come un riferimento rapido, che offre approfondimenti sulle principali librerie e metodi Python per un'efficace esplorazione dei dati. Che siate principianti o esperti analisti di dati, questa guida fornisce strumenti e suggerimenti essenziali per navigare attraverso l'intricato processo di EDA, consentendovi di scoprire schemi, tendenze e intuizioni preziose all'interno dei vostri set di dati in modo efficiente.
Autorenporträt
Poonam Ponde (M.Phil., Ph.D.) ist seit mehr als 2 Jahrzehnten im Bereich der akademischen Computerwissenschaften tätig. Sie ist Trainerin in Unternehmen und hat mehrere Bücher, nationale und internationale Forschungsarbeiten in diesem Bereich verfasst. Zu ihren Interessengebieten gehören Datenstrukturen, Algorithmen, Computernetzwerke und Sicherheit sowie maschinelles Lernen.