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Dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati

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In questo libro

  • Capire le procedure base della data science
  • Scoprire gli elementi di Python per la scienza dei dati
  • Lavorare con file di testo, HTML, CSV, JSON
  • Lavorare con database MySQL e MongoDB
  • Lavorare con dati numerici e matrici
  • Lavorare con serie di dati e frame
  • Lavorare con dati di rete
  • Rappresentare i dati in forma grafica
  • Introdurre elementi di probabilità e statistica
  • Conoscere i principali algoritmi di machine learning
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Descrizione

La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning.
Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.

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Dettagli

Pagine: 224
Collana: Guida Completa
Pubblicazione: Giugno 2017
ISBN Libro: 9788850334148
ISBN Ebook: 9788850318087

Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python.

Gli autori

  • Dmitry Zinoviev
    Dmitry Zinoviev vanta un dottorato di ricerca in Informatica e un master in Fisica. I suoi ambiti di ricerca includono la creazione di modelli simulati al computer, l'analisi delle reti sociali e l'informatica umanistica. Insegna alla Suffolk University di Boston dal 2001.
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