Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python = In today's world, data has become the backbone of all major decision-making processes, be it for companies designing websites, cities, or scientists discovering ways to stop the spread of diseases. As an aspiring data scientist, you understand the importance of distilling a messy pile of data into actionable insights, and this is where "Learning Data Science" comes into play. This book is the first to cover foundational skills in both programming and statistics that encompass the entire data science lifecycle. It is designed for those who wish to become data scientists or work with data scientists, as well as data analysts who want to bridge the technical and non-technical divides. Data Wrangling: The Foundation of Data Science - The book begins by delving into the process of data wrangling, which involves collecting, cleaning, transforming, and restructuring raw data into a format suitable for analysis. You will learn how to work with industry-standard tools like pandas, NumPy, and scikit-learn to perform these tasks efficiently.

arning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python = В современном мире данные стали основой всех основных процессов принятия решений, будь то для компаний, проектирующих веб-сайты, города или ученых, открывающих способы остановить распространение болезней. Как начинающий специалист по анализу данных, вы понимаете важность переработки грязной кучи данных в полезные идеи, и именно здесь вступает в игру «Изучение науки о данных». Эта книга является первой, которая охватывает фундаментальные навыки как в программировании, так и в статистике, которые охватывают весь жизненный цикл науки о данных. Он предназначен для тех, кто хочет стать data scientists или работать с data scientists, а также для аналитиков данных, которые хотят преодолеть технические и нетехнические разногласия. Data Wrangling: The Foundation of Data Science - Книга начинается с того, что углубляется в процесс пререкания данных, который включает в себя сбор, очистку, преобразование и реструктуризацию необработанных данных в формат, подходящий для анализа. Вы узнаете, как работать с такими стандартными отраслевыми инструментами, как панды, NumPy и scikit - научитесь эффективно выполнять эти задачи.

Data Science arning : Data Wrangling, Exploration, Visualisation, and Modeling with Python = Dans le monde d'aujourd'hui, les données sont devenues la base de tous les principaux processus décisionnels, que ce soit pour les entreprises qui conçoivent des sites Web, les villes ou les scientifiques qui découvrent des moyens d'arrêter la propagation des maladies. En tant que spécialiste débutant de l'analyse des données, vous comprenez l'importance de recycler un tas de données sales en idées utiles, et c'est là que la science des données entre en jeu. Ce livre est le premier qui couvre les compétences fondamentales en programmation et en statistique, qui couvrent tout le cycle de vie de la science des données. Il est conçu pour ceux qui veulent devenir des data scientists ou travailler avec des data scientists, ainsi que pour les analystes de données qui veulent surmonter les divergences techniques et non techniques. Data Wrangling : The Foundation of Data Science - livre commence par approfondir le processus de calcul des données, qui comprend la collecte, le nettoyage, la conversion et la restructuration des données brutes dans un format approprié à l'analyse. Vous apprendrez à travailler avec des outils standard de l'industrie comme les pandas, NumPy et scikit - apprendre à accomplir efficacement ces tâches.

arning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python = En el mundo actual, los datos se han convertido en la base de todos los principales procesos de toma de decisiones, ya sea para empresas que diseñan sitios web, ciudades o científicos que descubren formas de detener la propagación enfermedades. Como un principiante analista de datos, usted entiende la importancia de reciclar una pila sucia de datos en ideas útiles, y aquí es donde entra en juego «estudio de la ciencia de datos». Este libro es el primero que abarca habilidades fundamentales tanto en programación como en estadística, que abarcan todo el ciclo de vida de la ciencia de datos. Está diseñado para aquellos que quieren convertirse en científicos de datos o trabajar con científicos de datos, así como para analistas de datos que quieren superar diferencias técnicas y no técnicas. Data Wrangling: The Foundation of Data Science - libro comienza profundizando en el proceso de lucha contra los datos, que incluye la recopilación, limpieza, conversión y reestructuración de los datos en bruto en un formato adecuado para el análisis. Aprenderá a trabajar con herramientas estándar de la industria como pandas, NumPy y scikit: aprenda a realizar estas tareas de manera eficiente.

arning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualização, e Modeling with Python = No mundo atual, os dados tornaram-se a base de todos os principais processos decisórios, seja para as empresas que projetam sites, cidades ou cientistas que descobrem maneiras de impedir a disseminação de doenças. Como um especialista iniciante em análise de dados, você compreende a importância de reciclar uma pilha suja de dados em ideias úteis, e é aqui que entra no jogo «Estudo da Ciência de Dados». Este livro é o primeiro que abrange habilidades fundamentais tanto na programação como nas estatísticas que abrangem todo o ciclo de vida da ciência de dados. É projetado para aqueles que querem se tornar data scientists ou trabalhar com data scientists, bem como para analistas de dados que querem superar diferenças técnicas e não técnicas. Data Wrangling: The Foundation of Data Science - O livro começa por se aprofundar no processo de processamento de dados, que inclui coleta, limpeza, conversão e reestruturação de dados não processados em um formato adequado para análise. Você vai aprender como trabalhar com ferramentas da indústria padrão como pandas, NumPy e scikit - aprenda a realizar essas tarefas de forma eficaz.

arning Data Science: Data Wrangling, Explorer, Visualization, e Modeling with Python = Nel mondo attuale, i dati sono la base di tutti i principali processi decisionali, sia per le aziende che progettano siti web, città o scienziati che scoprono come fermare la diffusione delle malattie. Come aspirante esperto di analisi dei dati, si capisce l'importanza di riciclare un mucchio di dati sporchi in idee utili, ed è qui che entra in gioco lo studio della scienza dei dati. Questo libro è il primo che comprende competenze fondamentali sia nella programmazione che nelle statistiche che coprono l'intero ciclo di vita della scienza dei dati. È progettato per coloro che vogliono diventare data scientists o lavorare con data scientists e per gli analisti di dati che vogliono superare le divergenze tecniche e non. Data Wrangling: The Foundation of Data Science - Il libro inizia approfondendo il processo di prelievo dei dati, che include la raccolta, la pulizia, la conversione e la ristrutturazione dei dati non elaborati in un formato adatto per l'analisi. Saprai come lavorare con strumenti standard del settore come panda, NumPy e scikit - impari a svolgere queste attività in modo efficiente.

arning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python = In der heutigen Welt sind Daten die Grundlage aller wichtigen Entscheidungsprozesse geworden, sei es für Unternehmen, die Websites entwerfen, Städte oder Wissenschaftler, die Wege entdecken, um die Ausbreitung von Krankheiten zu stoppen. Als angehender Datenwissenschaftler verstehen e, wie wichtig es ist, einen schmutzigen Datenstapel in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln, und hier kommt „Study Data Science“ ins Spiel. Dieses Buch ist das erste, das grundlegende Fähigkeiten sowohl in der Programmierung als auch in der Statistik umfasst, die den gesamten benszyklus der Datenwissenschaft abdecken. Es richtet sich an diejenigen, die Datenwissenschaftler werden oder mit Datenwissenschaftlern arbeiten möchten, sowie an Datenanalysten, die technische und nicht-technische Unterschiede überwinden möchten. Data Wrangling: The Foundation of Data Science - Das Buch beginnt mit einem tieferen Einblick in den Prozess des Datenstreits, der die Sammlung, Bereinigung, Umwandlung und Umstrukturierung von Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format umfasst. e lernen, mit branchenüblichen Tools wie Pandas, NumPy und Scikit zu arbeiten - lernen, diese Aufgaben effizient zu erledigen.

arning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python = בעולם של ימינו, נתונים הפכו ליסוד של כל תהליכי קבלת ההחלטות העיקריים, בין אם עבור חברות עיצוב אתרים, ערים, או מדענים המגלים דרכים לעצור את התפשטות המחלה. כמדען נתונים בפעם הראשונה, אתה מבין את החשיבות של מחזור ערימה מלוכלכת של נתונים לתובנות שימושיות, הספר הזה הוא הראשון שמכסה מיומנויות בסיסיות הן בתכנות והן בסטטיסטיקה שמשתרעת על כל מחזור החיים של מדעי הנתונים. היא מיועדת למי שרוצים להפוך למדעני נתונים או לעבוד עם מדעני נתונים, כמו גם עבור מנתחי נתונים שרוצים להתגבר על הבדלים טכניים ולא טכניים. Wrangling: The Foundation of Data Science - הספר מתחיל בהתעמקות בתהליך היאבקות הנתונים, הכולל איסוף, ניקוי, שינוי ובנייה מחדש של נתונים גולמיים לפורמט המתאים לניתוח. תלמדו איך לעבוד עם כלים סטנדרטיים בתעשייה כמו פנדות, נומפי וסקיט - תלמדו איך לבצע את המשימות האלה ביעילות.''

Öğrenme Veri Bilimi: Python ile Veri Wrangling, Keşif, Görselleştirme ve Modelleme = Bugünün dünyasında, veri, web sitesi tasarım şirketleri, şehirler veya hastalığın yayılmasını durdurmanın yollarını keşfeden bilim adamları için olsun, tüm önemli karar verme süreçlerinin temeli haline gelmiştir. İlk kez veri bilimcisi olarak, kirli bir veri yığınını yararlı içgörülere dönüştürmenin önemini anlıyorsunuz ve işte burada Öğrenme Veri Bilimi devreye giriyor. Bu kitap, veri biliminin tüm yaşam döngüsünü kapsayan hem programlama hem de istatistikteki temel becerileri kapsayan ilk kitaptır. Veri bilimcisi olmak veya veri bilimcileriyle çalışmak isteyenlerin yanı sıra teknik ve teknik olmayan farklılıkların üstesinden gelmek isteyen veri analistleri için tasarlanmıştır. Veri Karmaşası: Veri Biliminin Temeli - Kitap, ham verilerin toplanmasını, temizlenmesini, dönüştürülmesini ve yeniden yapılandırılmasını analiz için uygun bir formata dönüştürmeyi içeren veri karmaşası sürecine girerek başlar. Pandalar, NumPy ve scikit gibi endüstri standardı araçlarla nasıl çalışacağınızı öğreneceksiniz - bu görevleri etkili bir şekilde nasıl gerçekleştireceğinizi öğrenin.

تعلم علوم البيانات: مشاجرة البيانات، والاستكشاف، والتصور، والنمذجة مع بايثون = في عالم اليوم، أصبحت البيانات أساس جميع عمليات صنع القرار الرئيسية، سواء لشركات تصميم مواقع الويب أو المدن أو العلماء الذين يكتشفون طرقًا لوقف انتشار المرض. بصفتك عالم بيانات لأول مرة، فأنت تفهم أهمية إعادة تدوير كومة قذرة من البيانات إلى رؤى مفيدة، وهنا يأتي دور تعلم علوم البيانات. هذا الكتاب هو أول كتاب يغطي المهارات الأساسية في كل من البرمجة والإحصاءات التي تمتد على كامل دورة حياة علم البيانات. إنه مخصص لأولئك الذين يرغبون في أن يصبحوا علماء بيانات أو العمل مع علماء البيانات، وكذلك لمحللي البيانات الذين يرغبون في التغلب على الاختلافات التقنية وغير التقنية. Data Rangling: The Foundation of Data Science - يبدأ الكتاب بالخوض في عملية الجدل حول البيانات، والتي تتضمن جمع البيانات الأولية وتنظيفها وتحويلها وإعادة هيكلتها إلى تنسيق مناسب للتحليل. ستتعلم كيفية العمل مع الأدوات القياسية في الصناعة مثل الباندا و NumPy و scikit - تعلم كيفية أداء هذه المهام بشكل فعال.

학습 데이터 과학: Data Wrangling, Exploration, Visualization 및 Python을 사용한 모델링 = 오늘날의 세계에서 데이터는 웹 사이트 디자인 회사, 도시 또는 과학자가 질병의 확산을 막는 방법을 발견 한 모든 주요 의사 결정 프로세계획의 기초가되었습니다. 최초의 데이터 과학자로서, 당신은 더러운 데이터 더미를 유용한 통찰력으로 재활용하는 것의 중요성을 이해하고 있으며, 이것이 바로 arning Data Science가 등장 이 책은 데이터 과학의 전체 수명주기에 걸친 프로그래밍 및 통계의 기본 기술을 모두 다루는 최초의 책입니다. 데이터 과학자가되거나 데이터 과학자와 협력하고 기술적 및 비 기술적 차이를 극복하고자하는 데이터 분석가를위한 것입니다. 데이터 랭글링: 데이터 과학의 기초-이 책은 원시 데이터를 분석에 적합한 형식으로 수집, 청소, 변환 및 재구성하는 데이터 랭글 링 프로세스를 탐구함으로써 시작됩니다. 팬더, NumPy 및 scikit과 같은 산업 표준 도구로 작업하는 방법을 배우고 이러한 작업을 효과적으로 수행하는 방법을 배우십시오.

學習數據科學：數據搶占、探索、可視化和使用Python建模=在當今世界，數據已成為所有主要決策過程的基礎，無論是設計網站的公司、城市還是科學家，都為阻止疾病傳播開辟了道路。作為一名有抱負的數據分析專家，您了解將骯臟的數據堆回收到有用的想法中的重要性，這是「研究數據科學」遊戲開始的地方。這本書是第一本涵蓋編程和統計學基礎技能的書，涵蓋了數據科學的整個生命周期。它適用於那些希望成為數據科學家或與數據科學家合作的人，以及希望克服技術和非技術差異的數據分析師。Data Wrangling： The Foundation of Data Science-本書首先深入研究數據爭奪過程,其中包括收集、清理、轉換和重組原始數據,使其成為適合分析的格式。您將學習如何使用標準行業工具，例如熊貓，NumPy和scikit-學習如何有效地執行這些任務。