Hands-On Data Preprocessing in Python : Learn How to Effectively Prepare Data for Successful Data Analytics /
Contiene: 1) Revisión de los módulos principales de NumPy y Pandas; 2) Revisión de otro módulo principal: Matplotlib; 3) Datos: ¿qué son realmente?; 4) Bases de datos; 5) Visualización de datos; 6) Predicción; 7) Clasificación; 8) Análisis de patrones; 9) Limpieza de datos; 10) Desempaquetado, reest...
Furkejuvvon:
| Váldodahkki: | |
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| Materiálatiipa: | Girji |
| Giella: | eaŋgalasgiella |
| Almmustuhtton: |
Birmingham, EUA :
Packt,
2022, c2022
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| Fáttát: | |
| Liŋkkat: | Ver documento en línea |
| Fáddágilkorat: |
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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| Čoahkkáigeassu: | Contiene: 1) Revisión de los módulos principales de NumPy y Pandas; 2) Revisión de otro módulo principal: Matplotlib; 3) Datos: ¿qué son realmente?; 4) Bases de datos; 5) Visualización de datos; 6) Predicción; 7) Clasificación; 8) Análisis de patrones; 9) Limpieza de datos; 10) Desempaquetado, reestructuración y reformulación de la tabla de datos; 11) Valores faltantes, valores atípicos y errores; 11) Fusión e integración de datos; 13) Reducción de datos; 14) Transformación y masaje; 15) Estudio de caso: Salud mental en la industria tecnológica; 16) Estudio de caso: Predicción de hospitalizaciones por COVID-19; 17) Estudio de caso: Análisis de patrones en condados de Estados Unidos; 18) Estudios de casos prácticos y conclusiones. |
|---|---|
| Olgguldas hápmi: | 1 libro electrónico en línea (XIX, 580 p.) 1 recurso en línea |
| Álbmot: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-1-80107-213-7 |
| Beassan: | Licencias ilimitadas |