Book Description: Data Mining with Python - Theory, Application, and Case Studies In today's interconnected world, data is everywhere, and it's growing at an unprecedented rate. However, making sense of all that data is a significant challenge. Data Mining is the process of discovering patterns and knowledge from large data sets, and this book focuses on a hands-on approach to learning Data Mining using Python. The book showcases how to use Python packages to fulfill the Data Mining pipeline, which includes collecting, integrating, manipulating, cleaning, processing, organizing, and analyzing data for valuable insights and informed decisions. The contents are organized based on the Data Mining pipeline, with topics, methods, and tools explained in three aspects: "What it is" as a theoretical background, "why we need it" as an application orientation, and "how we do it" as case studies. The book is designed to give students, data scientists, and business analysts an understanding of Data Mining concepts in an applicable way, with interactive tutorials that can be run, modified, and used for a more comprehensive learning experience.

Data Mining with Python - Theory, Application, and Case Studies В современном взаимосвязанном мире данные повсюду, и они растут беспрецедентными темпами. Однако осмысление всех этих данных является серьезной проблемой. Data Mining - это процесс обнаружения шаблонов и знаний из больших наборов данных, и эта книга посвящена практическому подходу к обучению Data Mining с использованием Python. Книга демонстрирует, как использовать пакеты Python для реализации конвейера Data Mining, который включает в себя сбор, интеграцию, манипулирование, очистку, обработку, организацию и анализ данных для получения ценной информации и принятия обоснованных решений. Содержание организовано на основе конвейера Data Mining, с темами, методами и инструментами, объясненными в трех аспектах: «Что это такое» как теоретический фон, «зачем нам это нужно» как ориентация на приложение и «как мы это делаем» как тематические исследования. Книга предназначена для того, чтобы дать студентам, специалистам по анализу данных и бизнес-аналитикам понимание концепций интеллектуального анализа данных с помощью интерактивных учебных пособий, которые можно запускать, изменять и использовать для более всестороннего обучения.

Data Mining with Python - Theory, Application, and Case Studies Dans le monde interconnecté d'aujourd'hui, les données sont partout, et elles croissent à un rythme sans précédent. Cependant, la compréhension de toutes ces données est un défi majeur. Data Mining est un processus de découverte de modèles et de connaissances à partir de grands ensembles de données, et ce livre traite de l'approche pratique de l'apprentissage de Data Mining à l'aide de Python. livre montre comment utiliser les paquets Python pour mettre en œuvre le pipeline Data Mining, qui comprend la collecte, l'intégration, la manipulation, le nettoyage, le traitement, l'organisation et l'analyse des données pour obtenir des informations précieuses et prendre des décisions éclairées. contenu est organisé sur la base de la chaîne de données Mining, avec des thèmes, des méthodes et des outils expliqués sous trois aspects : « Qu'est-ce que c'est » comme fond théorique, « pourquoi en avons-nous besoin » comme orientation vers l'application et « comment faisons-nous » comme études de cas. livre est conçu pour donner aux étudiants, aux spécialistes de l'analyse de données et aux analystes commerciaux une compréhension des concepts d'exploration de données à l'aide de tutoriels interactifs qui peuvent être lancés, modifiés et utilisés pour une formation plus complète.

Data Mining with Python - Theory, Application, and Case Studies En el mundo interconectado de hoy, los datos están en todas partes y están creciendo a un ritmo sin precedentes. n embargo, comprender todos estos datos es un gran desafío. Data Mining es un proceso de descubrimiento de plantillas y conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos, y este libro aborda un enfoque práctico para enseñar Data Mining usando Python. libro demuestra cómo utilizar los paquetes de Python para implementar una línea de montaje de Data Mining que incluye la recopilación, integración, manipulación, limpieza, procesamiento, organización y análisis de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. contenido se organiza a partir de la línea de montaje Data Mining, con temas, métodos y herramientas explicados en tres aspectos: «Qué es» como fondo teórico, «por qué lo necesitamos» como orientación a la aplicación y «cómo lo hacemos» como estudios de caso. libro está diseñado para proporcionar a los estudiantes, especialistas en análisis de datos y analistas de negocios una comprensión de los conceptos de la minería de datos a través de tutoriales interactivos que se pueden ejecutar, modificar y utilizar para un aprendizaje más completo.

Data Mining mit Python - Theorie, Anwendung und Fallstudien In der heutigen vernetzten Welt sind Daten überall und wachsen in einem beispiellosen Tempo. Das Verständnis all dieser Daten ist jedoch eine große Herausforderung. Data Mining ist ein Prozess zur Erkennung von Mustern und Wissen aus großen Datensätzen, und dieses Buch konzentriert sich auf einen praktischen Ansatz zum rnen von Data Mining mit Python. Das Buch zeigt, wie Python-Pakete verwendet werden, um eine Data-Mining-Pipeline zu implementieren, die das Sammeln, Integrieren, Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten, Organisieren und Analysieren von Daten umfasst, um wertvolle Informationen zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Inhalte sind auf Basis einer Data-Mining-Pipeline organisiert, wobei Themen, Methoden und Tools in drei Aspekten erläutert werden: „Was es ist“ als theoretischer Hintergrund, „warum brauchen wir es“ als Anwendungsorientierung und „wie machen wir es“ als Fallstudien. Das Buch soll Studenten, Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten ein Verständnis für Data-Mining-Konzepte vermitteln, indem es interaktive Tutorials verwendet, die gestartet, geändert und für umfassenderes rnen verwendet werden können.

''

Python ile Veri Madenciliği - Teori, Uygulama ve Vaka Çalışmaları Günümüzün birbirine bağlı dünyasında, veriler her yerde ve benzeri görülmemiş bir oranda büyüyor. Ancak, tüm bu verileri kavramak büyük bir zorluktur. Veri Madenciliği, büyük veri kümelerinden kalıpları ve bilgileri keşfetme sürecidir ve bu kitap Python kullanarak Veri Madenciliği eğitimine pratik bir yaklaşıma odaklanmaktadır. Kitap, değerli bilgiler elde etmek ve bilinçli kararlar vermek için veri toplama, entegre etme, manipüle etme, temizleme, işleme, düzenleme ve analiz etmeyi içeren Veri Madenciliği boru hattını uygulamak için Python paketlerinin nasıl kullanılacağını göstermektedir. İçerik, üç açıdan açıklanan temalar, yöntemler ve araçlarla Veri Madenciliği boru hattı etrafında düzenlenir: Teorik bir arka plan olarak'ne olduğu ", bir uygulama odağı olarak" neden ihtiyacımız olduğu've vaka çalışmaları olarak "nasıl yaptığımız". Kitap, öğrencilere, veri bilimcilerine ve iş analistlerine, daha kapsamlı öğrenme için başlatılabilen, değiştirilebilen ve kullanılabilen etkileşimli öğreticiler aracılığıyla veri madenciliği kavramlarını anlamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.

تعدين البيانات مع بايثون - النظرية والتطبيق ودراسات الحالة في عالم اليوم المترابط، البيانات موجودة في كل مكان وتنمو بمعدل غير مسبوق. ومع ذلك، فإن فهم كل هذه البيانات يمثل تحديًا كبيرًا. Data Mining هي عملية اكتشاف الأنماط والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة، ويركز هذا الكتاب على نهج عملي لتدريب تعدين البيانات باستخدام Python. يوضح الكتاب كيفية استخدام حزم Python لتنفيذ خط أنابيب Data Mining، والذي يتضمن جمع البيانات ودمجها والتلاعب بها وتنظيفها ومعالجتها وتنظيمها وتحليلها للحصول على معلومات قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. يتم تنظيم المحتوى حول خط أنابيب Data Mining، مع شرح الموضوعات والأساليب والأدوات في ثلاثة جوانب: «ما هو» كخلفية نظرية، «لماذا نحتاجه» كتركيز على التطبيق، و «كيف نفعل ذلك» مثل دراسات الحالة. يهدف الكتاب إلى منح الطلاب وعلماء البيانات ومحللي الأعمال فهمًا لمفاهيم التنقيب عن البيانات من خلال دروس تفاعلية يمكن إطلاقها وتعديلها واستخدامها للتعلم الأكثر شمولاً.