Data Science with Python : Ful

Nắm bắt mạnh mẽ về Khoa học dữ liệu với Python hoàn toàn ngoại tuyến

Khoa học dữ liệu là quá trình thu thập kiến ​​thức và hiểu biết từ một bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng thông qua việc tổ chức, xử lý và phân tích dữ liệu. Nó liên quan đến nhiều ngành khác nhau như mô hình toán học và thống kê, trích xuất dữ liệu từ nguồn đó và áp dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu. Thông thường nó cũng liên quan đến việc xử lý các công nghệ dữ liệu lớn để thu thập cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Dưới đây chúng ta sẽ thấy một số tình huống ví dụ trong đó Khoa học dữ liệu được sử dụng.

Chương bao gồm

    Giới thiệu khoa học dữ liệu

    Thiết lập môi trường khoa học dữ liệu

    Gấu trúc

    Numpy

    Matplotlib

    Hoạt động dữ liệu

    Dọn dẹp dữ liệu

    Xử lý dữ liệu CSV

    Xử lý dữ liệu JSON

    Xử lý dữ liệu XLS

    Cơ sở dữ liệu quan hệ

    Cơ sở dữ liệu NoQuery

    Ngày và giờ

    Sắp xếp dữ liệu

    Tập hợp dữ liệu

    Đọc trang HTML

    Xử lý dữ liệu phi cấu trúc

    mã thông báo từ

    Xuất phát và bổ ngữ

    Biểu đồ thuộc tính

    Biểu đồ tạo kiểu

    Lô hộp

    Bản đồ nhiệt

    Điểm phân tán

    Biểu đồ bong bóng

    Biểu đồ 3D

    Chuỗi thời gian

    Dữ liệu địa lý

    Dữ liệu đồ thị

    Đo lường xu hướng trung ương

    Đo phương sai

    Phân phối bình thường

    Phân phối nhị thức

    Phân phối Poisson

    Phân phối Bernoulli

    Giá trị P

    Tương quan

    Kiểm định chi bình phương

    Hồi quy tuyến tính