The book covers topics such as data acquisition, cleaning, visualization, analysis, and machine learning, providing readers with a solid foundation in data science. The book begins by exploring the origins of data science, tracing its roots back to ancient civilizations and highlighting key milestones in its development. It then delves into the fundamental concepts of data science, including data types, sources, and storage methods. The next section focuses on data preparation, covering data cleaning, preprocessing, and transformation, as well as the importance of data quality and integrity. The book also covers data visualization techniques, including charts, graphs, and maps, and discusses the role of data visualization in communicating insights and patterns in data. Additionally, it introduces machine learning algorithms, including supervised and unsupervised learning, and their applications in various industries. Finally, the book touches on the ethical considerations of data science, such as privacy and bias, and the future of data science in shaping society. Throughout the book, the author uses real-world examples and case studies to illustrate key concepts and provide practical guidance for aspiring data scientists. The text is written in an accessible and engaging style, making it easy for readers to understand complex topics and apply them in their own work or personal projects.

Книга охватывает такие темы, как сбор данных, очистка, визуализация, анализ и машинное обучение, предоставляя читателям прочную основу в науке о данных. Книга начинается с изучения истоков науки о данных, прослеживания её корней от древних цивилизаций и выделения ключевых вех в её развитии. Затем он углубляется в фундаментальные концепции науки о данных, включая типы данных, источники и методы хранения. Следующий раздел посвящен подготовке данных, включая очистку, предварительную обработку и преобразование данных, а также важности качества и целостности данных. Книга также охватывает методы визуализации данных, включая диаграммы, графики и карты, и обсуждает роль визуализации данных в передаче информации и закономерностей в данных. Кроме того, он вводит алгоритмы машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, и их приложения в различных отраслях. Наконец, книга затрагивает этические соображения науки о данных, такие как конфиденциальность и предвзятость, а также будущее науки о данных в формировании общества. На протяжении всей книги автор использует реальные примеры и тематические исследования, чтобы проиллюстрировать ключевые концепции и предоставить практическое руководство для начинающих специалистов по данным. Текст написан в доступном и увлекательном стиле, благодаря чему читателям легко разобраться в сложных темах и применить их в собственной работе или личных проектах.

livre couvre des sujets tels que la collecte de données, le nettoyage, la visualisation, l'analyse et l'apprentissage automatique, offrant aux lecteurs une base solide dans la science des données. livre commence par étudier les origines de la science des données, en traçant les racines des civilisations anciennes et en soulignant les étapes clés de son développement. Il explore ensuite les concepts fondamentaux de la science des données, y compris les types de données, les sources et les méthodes de stockage. La section suivante traite de la préparation des données, y compris le nettoyage, le prétraitement et la conversion des données, ainsi que de l'importance de la qualité et de l'intégrité des données. livre couvre également les techniques de visualisation des données, y compris les graphiques, les graphiques et les cartes, et traite du rôle de la visualisation des données dans la transmission de l'information et des schémas dans les données. En outre, il introduit des algorithmes d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, et leurs applications dans diverses industries. Enfin, le livre aborde les considérations éthiques de la science des données, telles que la confidentialité et les préjugés, ainsi que l'avenir de la science des données dans la formation de la société. Tout au long du livre, l'auteur utilise des exemples réels et des études de cas pour illustrer les concepts clés et fournir des conseils pratiques aux débutants. texte est écrit dans un style accessible et fascinant, ce qui permet aux lecteurs de comprendre facilement les sujets complexes et de les appliquer dans leur propre travail ou leurs projets personnels.

libro cubre temas como la recopilación de datos, limpieza, visualización, análisis y aprendizaje automático, proporcionando a los lectores una base sólida en la ciencia de los datos. libro comienza estudiando los orígenes de la ciencia de los datos, trazando sus raíces de civilizaciones antiguas y destacando hitos clave en su desarrollo. Luego se profundiza en los conceptos básicos de la ciencia de datos, incluyendo tipos de datos, fuentes y métodos de almacenamiento. La siguiente sección se centra en la preparación de los datos, incluida la limpieza, el tratamiento previo y la conversión de los datos, así como la importancia de la calidad y la integridad de los datos. libro también cubre técnicas de visualización de datos, incluyendo gráficos, gráficos y mapas, y discute el papel de la visualización de datos en la transmisión de información y patrones en los datos. Además, introduce algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje controlado e incontrolado, y sus aplicaciones en diversas industrias. Por último, el libro aborda consideraciones éticas de la ciencia de los datos, como la privacidad y el sesgo, así como el futuro de la ciencia de los datos en la formación de la sociedad. A lo largo del libro, el autor utiliza ejemplos reales y estudios de casos para ilustrar conceptos clave y proporcionar una guía práctica para principiantes especialistas en datos. texto está escrito en un estilo accesible y fascinante, lo que facilita a los lectores entender temas complejos y aplicarlos en su propio trabajo o proyectos personales.

Il libro affronta temi quali la raccolta, la pulizia, la visualizzazione, l'analisi e l'apprendimento automatico, fornendo ai lettori una solida base per la scienza dei dati. Il libro inizia esplorando le origini della scienza dei dati, tracciando le sue radici dalle civiltà antiche e evidenziando gli elementi chiave del suo sviluppo. approfondisce quindi nei concetti fondamentali della scienza dei dati, inclusi i tipi di dati, le fonti e i metodi di conservazione. La sezione seguente è dedicata alla preparazione dei dati, inclusa la pulizia, l'elaborazione e la trasformazione dei dati, nonché all'importanza della qualità e dell'integrità dei dati. Il libro include anche metodi di visualizzazione dei dati, inclusi grafici, grafici e mappe, e discute del ruolo della visualizzazione dei dati nel trasferimento delle informazioni e degli schemi dei dati. Inoltre, introduce algoritmi di apprendimento automatico, compreso l'apprendimento controllato e non controllato, e le loro applicazioni in diversi settori. Infine, il libro affronta le considerazioni etiche della scienza dei dati, come la privacy e il pregiudizio, e il futuro della scienza dei dati nella formazione della società. Durante tutto il libro, l'autore utilizza esempi reali e studi di caso per illustrare i concetti chiave e fornire una guida pratica per gli aspiranti esperti di dati. Il testo è scritto in uno stile accessibile e affascinante, che rende facile per i lettori comprendere i temi complessi e applicarli al proprio lavoro o progetti personali.

Das Buch behandelt Themen wie Datenerfassung, Bereinigung, Visualisierung, Analyse und maschinelles rnen und bietet den sern eine solide Grundlage in der Datenwissenschaft. Das Buch beginnt mit der Untersuchung der Ursprünge der Datenwissenschaft, der Verfolgung ihrer Wurzeln aus alten Zivilisationen und der Hervorhebung wichtiger Meilensteine in ihrer Entwicklung. Anschließend werden grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft, einschließlich Datentypen, Quellen und Speichermethoden, vertieft. Der nächste Abschnitt befasst sich mit der Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -vorverarbeitung und -konvertierung, sowie der Bedeutung von Datenqualität und -integrität. Das Buch behandelt auch Datenvisualisierungstechniken, einschließlich Diagramme, Grafiken und Karten, und diskutiert die Rolle der Datenvisualisierung bei der Übertragung von Informationen und Mustern in Daten. Darüber hinaus führt es Algorithmen für maschinelles rnen ein, einschließlich kontrolliertem und unkontrolliertem rnen und deren Anwendungen in verschiedenen Branchen. Schließlich befasst sich das Buch mit ethischen Überlegungen der Datenwissenschaft wie Datenschutz und Voreingenommenheit sowie der Zukunft der Datenwissenschaft bei der Gestaltung der Gesellschaft. Während des gesamten Buches verwendet der Autor reale Beispiele und Fallstudien, um Schlüsselkonzepte zu veranschaulichen und einen praktischen itfaden für angehende Datenwissenschaftler bereitzustellen. Der Text ist in einem zugänglichen und ansprechenden Stil geschrieben, so dass die ser komplexe Themen leicht verstehen und in ihrer eigenen Arbeit oder persönlichen Projekten anwenden können.

Książka obejmuje tematy takie jak gromadzenie danych, czyszczenie, wizualizacja, analiza i uczenie maszynowe, zapewniając czytelnikom solidny fundament w dziedzinie danych naukowych. Książka rozpoczyna się badaniem pochodzenia danych naukowych, śledzeniem jej korzeni ze starożytnych cywilizacji i podkreślaniem kluczowych kamieni milowych w jej rozwoju. Następnie zagłębia się w podstawowe koncepcje nauki o danych, w tym typy danych, źródła i metody przechowywania. Następna sekcja skupia się na przygotowaniu danych, w tym na czyszczeniu danych, wstępnym przetwarzaniu i konwersji oraz na znaczeniu jakości i integralności danych. Książka obejmuje również techniki wizualizacji danych, w tym wykresy, wykresy i mapy, oraz omawia rolę wizualizacji danych w przekazywaniu informacji i wzorców w danych. Ponadto wprowadza ona algorytmy uczenia maszynowego, w tym nadzorowane i niezabezpieczone uczenie się oraz ich zastosowania w różnych branżach. Na koniec książka porusza kwestie etyczne związane z nauką o danych, takie jak prywatność i stronniczość, oraz przyszłość nauki o danych w kształtowaniu społeczeństwa. W całej książce autor wykorzystuje przykłady i studia przypadku w świecie rzeczywistym, aby zilustrować kluczowe koncepcje i dostarczyć praktyczny przewodnik dla nowych naukowców zajmujących się danymi. Tekst jest napisany w dostępnym i angażującym stylu, co ułatwia czytelnikom zrozumienie złożonych tematów i zastosowanie ich do własnej pracy lub projektów osobistych.

''

Kitap, veri toplama, temizleme, görselleştirme, analiz ve makine öğrenimi gibi konuları kapsar ve okuyuculara veri biliminde sağlam bir temel sağlar. Kitap, veri biliminin kökenlerini inceleyerek, köklerini eski uygarlıklardan takip ederek ve gelişimindeki önemli kilometre taşlarını vurgulayarak başlıyor. Daha sonra veri türleri, kaynaklar ve depolama yöntemleri de dahil olmak üzere veri biliminin temel kavramlarına girer. Bir sonraki bölüm, veri temizleme, ön işleme ve dönüştürme ve veri kalitesi ve bütünlüğünün önemi de dahil olmak üzere veri hazırlığına odaklanmaktadır. Kitap ayrıca çizelgeler, grafikler ve haritalar da dahil olmak üzere veri görselleştirme tekniklerini kapsar ve veri görselleştirmesinin verideki bilgi ve kalıpları iletmedeki rolünü tartışır. Buna ek olarak, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme ve endüstrilerdeki uygulamaları da dahil olmak üzere makine öğrenme algoritmalarını tanıtır. Son olarak, kitap gizlilik ve önyargı gibi veri biliminin etik hususlarını ve toplumu şekillendirmede veri biliminin geleceğini ele almaktadır. Kitap boyunca yazar, temel kavramları göstermek ve ortaya çıkan veri bilimcileri için pratik bir rehber sağlamak için gerçek dünyadaki örnekleri ve vaka çalışmalarını kullanır. Metin, okuyucuların karmaşık konuları anlamalarını ve kendi çalışmalarına veya kişisel projelerine uygulamalarını kolaylaştıran erişilebilir ve ilgi çekici bir tarzda yazılmıştır.

يغطي الكتاب مواضيع مثل جمع البيانات والتنظيف والتصور والتحليل والتعلم الآلي، مما يوفر للقراء أساسًا متينًا في علم البيانات. يبدأ الكتاب بدراسة أصول علم البيانات، وتتبع جذوره من الحضارات القديمة وتسليط الضوء على المعالم الرئيسية في تطوره. ثم يتعمق في المفاهيم الأساسية لعلم البيانات، بما في ذلك أنواع البيانات والمصادر وطرق التخزين. ويركز الفرع التالي على إعداد البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقا وتحويلها، وأهمية نوعية البيانات وسلامتها. يغطي الكتاب أيضًا تقنيات تصور البيانات، بما في ذلك الرسوم البيانية والرسوم البيانية والخرائط، ويناقش دور تصور البيانات في إيصال المعلومات والأنماط في البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يقدم خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وتطبيقاتها عبر الصناعات. أخيرًا، يتناول الكتاب الاعتبارات الأخلاقية لعلم البيانات، مثل الخصوصية والتحيز، ومستقبل علم البيانات في تشكيل المجتمع. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلف أمثلة واقعية ودراسات حالة لتوضيح المفاهيم الرئيسية وتقديم دليل عملي لعلماء البيانات الناشئين. النص مكتوب بأسلوب يسهل الوصول إليه وجذاب، مما يسهل على القراء فهم الموضوعات المعقدة وتطبيقها على عملهم أو مشاريعهم الشخصية.

本書涵蓋了數據收集，清理，可視化，分析和機器學習等主題，為讀者提供了數據科學的堅實基礎。這本書首先研究了數據科學的起源，從古代文明中追溯了其根源，並突出了其發展的關鍵裏程碑。然後，他深入研究了數據科學的基本概念，包括數據類型，源和存儲方法。下一節討論數據準備,包括數據清理、預處理和轉換,以及數據質量和完整性的重要性。該書還涵蓋了數據可視化技術，包括圖表，圖形和地圖，並討論了數據可視化在數據中傳遞信息和模式中的作用。此外，它還介紹了機器學習算法，包括受控和非受控學習及其在各個行業的應用。最後，該書涉及數據科學的倫理考慮，例如隱私和偏見，以及數據科學在社會形成中的未來。在整個書中，作者使用實例和案例研究來說明關鍵概念，並為有抱負的數據專業人員提供實用指南。文本以易於訪問和引人入勝的風格編寫，使讀者可以輕松地理解復雜的主題並將其應用於自己的作品或個人項目。