BOOKS - Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data
Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data - Marco Cremonini 2024 PDF | EPUB Wiley BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
91243

Telegram
 
Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data
Author: Marco Cremonini
Year: 2024
Pages: 480
Format: PDF | EPUB
File size: 12.8 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Data Science Fundamentals with R Python and Open Data: A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impact on Humanity As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is essential to understand the fundamentals of data science and its role in shaping our world. Data Science Fundamentals with R Python and Open Data provides a comprehensive guide to the essential concepts and techniques needed to start data science projects, with a focus on open data and the integration of R and Python. This book is designed to help readers develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which is crucial for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book begins by introducing the basics of data science, including data types, data cleaning, and data visualization. It then delves into more advanced topics such as statistical modeling, machine learning, and data manipulation, providing a thorough understanding of the subject matter. The text is organized with a strong focus on open data, reflecting the industry trend towards the integration of R and Python. Each chapter presents one or more case studies, allowing readers to apply their newfound knowledge to real-world scenarios. One of the unique features of this book is its emphasis on recognizing inconsistencies and intricacies often found in real data. By learning how to recognize these issues and address them effectively, readers will be able to handle real data confidently and apply transformations to reorganize, index, aggregate, and elaborate.
Data Science Fundamentals with R Python and Open Data: A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impact on Humanity Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать основы науки о данных и ее роль в формировании нашего мира. Data Science Fundamentals с R Python и Open Data предоставляет исчерпывающее руководство по основным концепциям и методам, необходимым для начала проектов в области науки о данных, с акцентом на открытые данные и интеграцию R и Python. Эта книга призвана помочь читателям выработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний, имеющего решающее значение для выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга начинается с введения основ науки о данных, включая типы данных, очистку данных и визуализацию данных. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как статистическое моделирование, машинное обучение и манипулирование данными, обеспечивая полное понимание предмета. Текст организован с сильным акцентом на открытые данные, отражая тенденцию индустрии к интеграции R и Python. В каждой главе представлено одно или несколько тематических исследований, позволяющих читателям применять свои новообретенные знания к реальным сценариям. Одна из уникальных особенностей этой книги - акцент на распознавании несоответствий и тонкостей, часто встречающихся в реальных данных. Научившись распознавать эти проблемы и эффективно решать их, читатели смогут уверенно обрабатывать реальные данные и применять преобразования для реорганизации, индексирования, агрегирования и проработки.
Data Science Fundamentals with R Python and Open Data : A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impact on Humanity Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre les bases de la science des données et son rôle dans la formation de notre monde. Data Science Fundamentals avec R Python et Open Data fournit un guide complet sur les concepts et méthodes de base nécessaires pour démarrer des projets de science des données, en mettant l'accent sur les données ouvertes et l'intégration de R et Python. Ce livre vise à aider les lecteurs à élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, qui est crucial pour la survie de l'humanité et l'unité des gens dans un État en guerre. livre commence par l'introduction des bases de la science des données, y compris les types de données, le nettoyage des données et la visualisation des données. Il s'oriente ensuite vers des sujets plus avancés tels que la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et la manipulation des données, permettant une compréhension complète du sujet. texte est organisé en mettant l'accent sur les données ouvertes, reflétant la tendance de l'industrie à intégrer R et Python. Chaque chapitre présente une ou plusieurs études de cas permettant aux lecteurs d'appliquer leurs connaissances nouvelles à des scénarios réels. L'une des caractéristiques uniques de ce livre est l'accent mis sur la reconnaissance des incohérences et des subtilités que l'on trouve souvent dans les données réelles. En apprenant à reconnaître ces problèmes et à les résoudre efficacement, les lecteurs seront en mesure de traiter en toute confiance les données réelles et d'appliquer des transformations pour la réorganisation, l'indexation, l'agrégation et l'étude.
Data Science Fundamentals with R Python and Open Data: A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impact on Humanity Mientras la tecnología continúa evolucionar a un ritmo sin precedentes, es importante comprender los fundamentos de la ciencia de los datos y su papel en la formación de nuestro mundo. Data Science Fundamentals con R Python y Open Data proporciona una guía exhaustiva sobre los conceptos y métodos básicos necesarios para iniciar proyectos de ciencia de datos, con énfasis en datos abiertos e integración de R y Python. Este libro tiene como objetivo ayudar a los lectores a desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno, crucial para la supervivencia de la humanidad y la unidad de las personas en un Estado en guerra. libro comienza con la introducción de los fundamentos de la ciencia de datos, incluyendo tipos de datos, depuración de datos y visualización de datos. Luego se profundiza en temas más avanzados como la simulación estadística, el aprendizaje automático y la manipulación de datos, proporcionando una comprensión completa del tema. texto está organizado con un fuerte énfasis en los datos abiertos, reflejando la tendencia de la industria hacia la integración de R y Python. Cada capítulo presenta uno o más estudios de casos que permiten a los lectores aplicar su conocimiento recién descubierto a escenarios reales. Una de las características únicas de este libro es el énfasis en reconocer las inconsistencias y sutilezas que a menudo se encuentran en los datos reales. Al aprender a reconocer estos problemas y resolverlos con eficacia, los lectores podrán procesar con confianza los datos reales y aplicar transformaciones para reorganizar, indexar, agregar y elaborar.
Data Science Fundmentals with R Python and Open Data: A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impatto on Humanity Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere i fondamenti della scienza dei dati e il suo ruolo nella formazione del nostro mondo. Data Science Fundmentals con R Python e Open Data fornisce una guida completa ai concetti e ai metodi essenziali necessari per avviare i progetti di scienza dei dati, focalizzandosi sui dati aperti e sull'integrazione tra R e Python. Questo libro è progettato per aiutare i lettori a sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne, fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e dell'unità delle persone in uno stato in guerra. Il libro inizia introducendo le basi della scienza dei dati, inclusi i tipi di dati, la pulizia dei dati e la visualizzazione dei dati. Poi si approfondisce su temi più avanzati, come la simulazione statistica, l'apprendimento automatico e la manipolazione dei dati, garantendo una piena comprensione dell'oggetto. Il testo è organizzato con un forte focus sui dati aperti, riflettendo la tendenza dell'industria verso l'integrazione di R e Python. Ogni capitolo presenta uno o più studi di caso che consentono ai lettori di applicare le loro conoscenze nuove a scenari reali. Una delle caratteristiche uniche di questo libro è il riconoscimento delle incongruenze e delle sottilità che si trovano spesso nei dati reali. Dopo aver imparato a riconoscere questi problemi e ad affrontarli efficacemente, i lettori possono gestire i dati reali in modo sicuro e utilizzare le trasformazioni per riorganizzare, indicizzare, aggregare e studiare.
Data Science Fundamentals with R Python and Open Data: A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impact on Humanity Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, die Grundlagen der Datenwissenschaft und ihre Rolle bei der Gestaltung unserer Welt zu verstehen. Data Science Fundamentals mit R Python und Open Data bietet eine umfassende Anleitung zu den grundlegenden Konzepten und Methoden, die für den Start von Data Science-Projekten erforderlich sind, mit Schwerpunkt auf Open Data und der Integration von R und Python. Dieses Buch soll den sern helfen, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln, der für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat von entscheidender Bedeutung ist. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich Datentypen, Datenbereinigung und Datenvisualisierung. Es geht dann tiefer in fortgeschrittenere Themen wie statistische Modellierung, maschinelles rnen und Datenmanipulation und bietet ein umfassendes Verständnis des Themas. Der Text ist stark auf Open Data ausgerichtet und spiegelt den Trend der Branche wider, R und Python zu integrieren. Jedes Kapitel enthält eine oder mehrere Fallstudien, die es den sern ermöglichen, ihr neu gewonnenes Wissen auf reale Szenarien anzuwenden. Eines der einzigartigen Merkmale dieses Buches ist die Betonung der Erkennung von Inkonsistenzen und Feinheiten, die häufig in realen Daten zu finden sind. Durch das rnen, diese Probleme zu erkennen und effektiv zu lösen, werden die ser in der Lage sein, echte Daten sicher zu verarbeiten und Transformationen für Reorganisation, Indizierung, Aggregation und Studie anzuwenden.
Data Science Fundamentals with R Python and Open Data: A Comprehensive Guide to Understanding the Evolution of Technology and Its Impact on Humanity Ponieważ technologia nadal rozwija się w bezprecedensowym tempie, ważne jest, aby zrozumieć podstawy nauki o danych i ich rolę w kształtowaniu naszego świata. Data Science Fundamentals z R Python i Open Data dostarcza kompleksowego przewodnika po podstawowych koncepcjach i metodach potrzebnych do rozpoczęcia projektów w zakresie danych naukowych, ze szczególnym uwzględnieniem otwartych danych oraz integracji R i Pythona. Książka ta ma pomóc czytelnikom w opracowaniu osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, który ma kluczowe znaczenie dla przetrwania ludzkości i jedności ludzi w stanie wojującym. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw nauki o danych, w tym typów danych, oczyszczania danych i wizualizacji danych. Następnie przechodzi do bardziej zaawansowanych tematów, takich jak modelowanie statystyczne, uczenie maszynowe i manipulacja danymi, zapewniając pełne zrozumienie tematu. Tekst jest zorganizowany z dużym naciskiem na otwarte dane, odzwierciedlające trend przemysłu w kierunku integracji R i Pythona. Każdy rozdział zawiera co najmniej jedno studium przypadku, umożliwiające czytelnikom zastosowanie nowej wiedzy do scenariuszy rzeczywistych. Jedną z unikalnych cech tej książki jest nacisk na rozpoznawanie niespójności i subtelności często występujących w rzeczywistych danych. Po nauczeniu się rozpoznawać te problemy i skutecznie je rozwiązywać, czytelnicy będą mogli ufnie przetwarzać rzeczywiste dane i stosować transformacje do reorganizacji, indeksowania, agregacji i badań.
''
R Python ve Açık Veri ile Veri Bilimi Temelleri: Teknolojinin Evrimini ve İnsanlık Üzerindeki Etkisini Anlamak İçin Kapsamlı Bir Kılavuz Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ederken, veri biliminin temellerini ve dünyamızı şekillendirmedeki rolünü anlamak önemlidir. R Python ve Açık Veri ile Veri Bilimi Temelleri, açık verilere ve R ve Python entegrasyonuna odaklanarak veri bilimi projelerini başlatmak için gereken temel kavram ve yöntemlere kapsamlı bir rehber sunar. Bu kitap, okuyucuların modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır; bu, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birliği için çok önemlidir. Kitap, veri türleri, veri temizleme ve veri görselleştirme dahil olmak üzere veri biliminin temellerini tanıtarak başlıyor. Daha sonra istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve veri manipülasyonu gibi daha ileri konulara girerek konunun tam olarak anlaşılmasını sağlar. Metin, endüstrinin R ve Python entegrasyonuna yönelik eğilimini yansıtan açık verilere odaklanarak düzenlenmiştir. Her bölüm, okuyucuların yeni buldukları bilgileri gerçek dünya senaryolarına uygulamalarına izin veren bir veya daha fazla vaka çalışmasına sahiptir. Bu kitabın benzersiz özelliklerinden biri, gerçek verilerde sıklıkla bulunan tutarsızlıkları ve incelikleri tanıma vurgusudur. Bu sorunları tanımayı ve etkili bir şekilde çözmeyi öğrendikten sonra, okuyucular gerçek verileri güvenle işleyebilecek ve yeniden düzenleme, endeksleme, toplama ve çalışma için dönüşümler uygulayabileceklerdir.
أساسيات علوم البيانات مع R Python والبيانات المفتوحة: دليل شامل لفهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على الإنسانية مع استمرار التكنولوجيا في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم أسس علوم البيانات ودورها في تشكيل عالمنا. توفر أساسيات علوم البيانات مع R Python و Open Data دليلاً شاملاً للمفاهيم والأساليب الأساسية اللازمة لبدء مشاريع علوم البيانات، مع التركيز على البيانات المفتوحة وتكامل R و Python. يهدف هذا الكتاب إلى مساعدة القراء على تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، وهو أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية ووحدة الناس في حالة حرب. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات علم البيانات، بما في ذلك أنواع البيانات وتطهير البيانات وتصور البيانات. ثم يتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي والتلاعب بالبيانات، مما يوفر فهمًا كاملاً للموضوع. تم تنظيم النص بتركيز قوي على البيانات المفتوحة، مما يعكس اتجاه الصناعة نحو تكامل R و Python. يحتوي كل فصل على دراسة حالة واحدة أو أكثر، مما يسمح للقراء بتطبيق معرفتهم المكتشفة حديثًا على سيناريوهات العالم الحقيقي. تتمثل إحدى السمات الفريدة لهذا الكتاب في التركيز على التعرف على التناقضات والتفاصيل الدقيقة الموجودة غالبًا في البيانات الحقيقية. بعد أن تعلم القراء التعرف على هذه المشكلات وحلها بشكل فعال، سيتمكنون من معالجة البيانات الحقيقية بثقة وتطبيق التحولات لإعادة التنظيم والفهرسة والتجميع والدراسة.
利用R Python和Open Data的數據科學基金:關於理解技術演變及其對人類的影響的綜合指南隨著技術繼續以前所未有的速度發展,了解數據科學的基礎及其在塑造我們的世界中的作用至關重要。具有R Python和Open Data的數據科學基金會提供了有關啟動數據科學項目所需的基本概念和方法的詳盡指南,重點是開放數據以及R和Python集成。這本書旨在幫助讀者制定個人範例,以了解現代知識發展的技術過程,這對人類生存和交戰國人民的團結至關重要。本書首先介紹了數據科學的基礎,包括數據類型,數據清理和數據可視化。然後,他深入研究了更高級的主題,例如統計建模,機器學習和數據操縱,從而提供了對該主題的完整理解。文本的組織高度註重開放數據,反映了行業對R和Python集成的趨勢。每章都包含一個或多個案例研究,使讀者可以將其新發現的知識應用於真實場景。這本書的獨特特征之一是強調識別真實數據中經常出現的不一致性和微妙之處。通過學習如何識別和有效地解決這些問題,讀者將能夠自信地處理真實數據,並將轉換應用於重組,索引,匯總和闡述。

You may also be interested in:

The Decision Maker|s Handbook to Data Science AI and Data Science for Non-Technical Executives, Managers, and Founders, 3rd Edition
Big Data and Social Science Data Science Methods and Tools for Research and Practice, 2nd Edition
Data Analytics: Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Data Analytics Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Why Data Science Projects Fail: The Harsh Realities of Implementing AI and Analytics, without the Hype (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
Data Analysis Foundations with Python: Master Python and Data Analysis using NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn: A Hands-On Guide with Projects and Case Studies.
Data Analysis Foundations with Python Master Python and Data Analysis using NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn A Hands-On Guide with Projects and Case Studies
Data Analysis Foundations with Python Master Python and Data Analysis using NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn A Hands-On Guide with Projects and Case Studies
Python for Data Analysis A Basic Guide for Beginners to Learn the Language of Python Programming Codes Applied to Data Analysis with Libraries Software Pandas, Numpy, and IPython
IoT Data Analytics using Python: Learn how to use Python to collect, analyze, and visualize IoT data (English Edition)
The Python Bible 7 in 1 Volumes One To Seven (Beginner, Intermediate, Data Science, Machine Learning, Finance, Neural Networks, Computer Vision)
Data Science A Comprehensive Beginners Guide to Learn the Realms of Data Science
Data Science A Comprehensive Beginner’s Guide to Learn About the Realms of Data Science from A-Z
Data Science: A First Introduction (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics
Python for Data Analysis Master Deep Learning With Python And Become Great At Programming.Python For Beginners
Python in Power BI Unleash the Power of Python for Dynamic Data Analysis A Comprehensive Guide to Data Visualization
Python in Power BI Unleash the Power of Python for Dynamic Data Analysis A Comprehensive Guide to Data Visualization
Python Programmieren 7 in 1 Der schnelle Einstieg (Grundlagen, Machine Learning, Neuronale Netze, Data Science, Computer Vision, Finanzen)
Programming 6 book in 1 Arduino Programming for Beginners; javascript for Beginners; Linux for Beginners; SQL for Beginners; Python Programming for Beginners; Python for Data Science
Confident Data Science Discover the Essential Skills of Data Science
Data Science The Hard Parts Techniques for Excelling at Data Science
Confident Data Science Discover the Essential Skills of Data Science
Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science
Data Science The Hard Parts Techniques for Excelling at Data Science
Machine Learning: 4 Books in 1: A Complete Overview for Beginners to Master the Basics of Python Programming and Understand How to Build Artificial Intelligence Through Data Science
Learn Python the Hard Way A Deceptively Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Data Science, 5th Edition (Early Release)
Machine Learning 4 Books in 1 A Complete Overview for Beginners to Master the Basics of Python Programming and Understand How to Build Artificial Intelligence Through Data Science
Learn Python the Hard Way A Deceptively Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Data Science, 5th Edition (Early Release)
Python: Programming, Master|s Handbook: A TRUE Beginner|s Guide! Problem Solving, Code, Data Science, Data Structures and Algorithms (Code like a PRO in … less!) (Master|s Handbook Edition Serie
Python for Data Science For Dummies (For Dummies (Computer/Tech)), 2nd Edition
Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python (FT Press Analytics)
Ultimate Step by Step Guide to Data Science Using Python
Data Science With Rust A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization & More
Data Science With Rust A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization & More
Getting Started with DuckDB: A practical guide for accelerating your data science, data analytics, and data engineering workflows
Data Science With Rust: A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization and More
Essential Data Analytics, Data Science, and AI A Practical Guide for a Data-Driven World
Big Data, Data Mining and Data Science Algorithms, Infrastructures, Management and Security