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...

Olles dieđut

Furkejuvvon:
Bibliográfalaš dieđut
Váldodahkki: Jafari, Roy (autor)
Materiálatiipa: Girji
Giella:eaŋgalasgiella
Almmustuhtton: Birmingham, EUA : Packt, 2022, c2022
Fáttát:
Liŋkkat:Ver documento en línea
Fáddágilkorat: Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
Govvádus
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