Book Description: 'Introduction to Quantitative Social Science with Python' is a comprehensive guide that provides an overview of quantitative methods and tools used in social science research. The book covers various topics such as data analysis, statistical modeling, and machine learning techniques using Python programming language. It is designed to help readers develop a solid understanding of the principles and practices of quantitative social science research and its applications in real-world scenarios. The book begins by introducing the basics of Python programming and its relevance to social science research. It then delves into the fundamentals of data analysis, including data cleaning, visualization, and descriptive statistics. The next chapter explores statistical modeling techniques, such as regression analysis and time series analysis, and their applications in social science research. The book also covers machine learning algorithms, including decision trees, clustering, and neural networks, and their applications in social science research. Throughout the book, the authors use practical examples and case studies to illustrate the concepts and techniques discussed. They also provide exercises and projects for readers to practice and apply the concepts learned. The book concludes with a discussion on the future of quantitative social science research and its potential applications in addressing complex social issues.

«Введение в количественную социальную науку с помощью Python» - это всеобъемлющее руководство, в котором содержится обзор количественных методов и инструментов, используемых в исследованиях в области социальных наук. Книга охватывает различные темы, такие как анализ данных, статистическое моделирование и методы машинного обучения с использованием языка программирования Python. Он предназначен для того, чтобы помочь читателям развить твердое понимание принципов и практики количественных исследований в области социальных наук и их применения в реальных сценариях. Книга начинается с ознакомления с основами программирования на Python и его актуальностью для социологических исследований. Затем он углубляется в основы анализа данных, включая очистку данных, визуализацию и описательную статистику. В следующей главе рассматриваются методы статистического моделирования, такие как регрессионный анализ и анализ временных рядов, а также их применение в исследованиях в области социальных наук. Книга также охватывает алгоритмы машинного обучения, включая деревья решений, кластеризацию и нейронные сети, а также их применение в исследованиях социальных наук. На протяжении всей книги авторы используют практические примеры и тематические исследования для иллюстрации обсуждаемых концепций и методов. Они также предоставляют упражнения и проекты для читателей, чтобы практиковать и применять изученные концепции. Книга завершается обсуждением будущего количественных исследований в области социальных наук и их потенциального применения при решении сложных социальных проблем.

« Introduction à la science sociale quantitative avec Python » est un guide complet qui donne un aperçu des méthodes et des outils quantitatifs utilisés dans la recherche en sciences sociales. livre couvre différents sujets tels que l'analyse des données, la modélisation statistique et les méthodes d'apprentissage automatique utilisant le langage de programmation Python. Il est conçu pour aider les lecteurs à développer une solide compréhension des principes et des pratiques de la recherche quantitative en sciences sociales et de leur application dans des scénarios réels. livre commence par une introduction aux bases de la programmation sur Python et sa pertinence pour la recherche sociologique. Ensuite, il approfondit les bases de l'analyse des données, y compris le nettoyage des données, la visualisation et les statistiques descriptives. chapitre suivant traite des méthodes de modélisation statistique, telles que l'analyse de régression et l'analyse de séries chronologiques, ainsi que de leur application à la recherche en sciences sociales. livre couvre également les algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les arbres de décision, le clustering et les réseaux neuronaux, ainsi que leur application dans la recherche en sciences sociales. Tout au long du livre, les auteurs utilisent des exemples pratiques et des études de cas pour illustrer les concepts et les méthodes discutés. Ils fournissent également des exercices et des projets aux lecteurs pour pratiquer et appliquer les concepts étudiés. livre conclut en discutant de l'avenir de la recherche quantitative en sciences sociales et de son application potentielle dans la résolution de problèmes sociaux complexes.

«Introducción a la ciencia social cuantitativa con Python» es una guía integral que ofrece una visión general de los métodos e instrumentos cuantitativos utilizados en la investigación en ciencias sociales. libro abarca diversos temas como el análisis de datos, la simulación estadística y las técnicas de aprendizaje automático utilizando el lenguaje de programación Python. Está diseñado para ayudar a los lectores a desarrollar una sólida comprensión de los principios y prácticas de la investigación cuantitativa en el campo de las ciencias sociales y sus aplicaciones en escenarios reales. libro comienza con una introducción a los fundamentos de la programación en Python y su relevancia para la investigación sociológica. Luego se profundiza en los fundamentos del análisis de datos, incluyendo la depuración de datos, visualización y estadísticas descriptivas. En el siguiente capítulo se examinan las técnicas de modelado estadístico, como el análisis de regresión y el análisis de series temporales, así como su aplicación en la investigación en ciencias sociales. libro también cubre algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo árboles de decisión, agrupamiento y redes neuronales, así como su aplicación en la investigación en ciencias sociales. A lo largo del libro, los autores utilizan ejemplos prácticos y estudios de casos para ilustrar los conceptos y métodos discutidos. También proporcionan ejercicios y proyectos para que los lectores practiquen y apliquen los conceptos aprendidos. libro concluye con un debate sobre el futuro de la investigación cuantitativa en el campo de las ciencias sociales y sus posibles aplicaciones en la resolución de problemas sociales complejos.

«Introduzione alla scienza sociale quantitativa con Python» è una guida completa che fornisce una panoramica dei metodi e degli strumenti quantitativi utilizzati per la ricerca in scienze sociali. Il libro comprende diversi argomenti, come l'analisi dei dati, la simulazione statistica e le tecniche di apprendimento automatico utilizzando il linguaggio di programmazione Python. È progettato per aiutare i lettori a sviluppare una solida comprensione dei principi e delle pratiche della ricerca quantitativa in scienze sociali e della loro applicazione in scenari reali. Il libro inizia con la conoscenza delle basi della programmazione su Python e la sua rilevanza per la ricerca sociologica. Viene quindi approfondito nella base dell'analisi dei dati, inclusa la pulizia dei dati, la visualizzazione e le statistiche descrittive. Il capitolo seguente affronta le tecniche di simulazione statistica, come l'analisi di regressione e le serie temporali, e la loro applicazione nella ricerca sulle scienze sociali. Il libro comprende anche algoritmi di apprendimento automatico, tra cui alberi di soluzioni, clustering e reti neurali, e la loro applicazione nella ricerca sulle scienze sociali. Durante tutto il libro, gli autori utilizzano esempi pratici e studi di caso per illustrare i concetti e i metodi discussi. Essi forniscono anche esercizi e progetti per i lettori per praticare e applicare concetti studiati. Il libro si conclude con un dibattito sul futuro della ricerca quantitativa in scienze sociali e sulla loro potenziale applicazione per affrontare problemi sociali complessi.

„Einführung in die quantitative Sozialwissenschaft mit Python“ ist ein umfassender itfaden, der einen Überblick über die quantitativen Methoden und Werkzeuge der sozialwissenschaftlichen Forschung gibt. Das Buch behandelt verschiedene Themen wie Datenanalyse, statistische Modellierung und Methoden des maschinellen rnens mit der Programmiersprache Python. Es soll den sern helfen, ein solides Verständnis der Prinzipien und Praktiken der quantitativen sozialwissenschaftlichen Forschung und ihrer Anwendung in realen Szenarien zu entwickeln. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Python-Programmierung und deren Relevanz für die soziologische Forschung. Es geht dann tiefer in die Grundlagen der Datenanalyse, einschließlich Datenbereinigung, Visualisierung und deskriptive Statistiken. Das folgende Kapitel befasst sich mit statistischen Modellierungsmethoden wie Regressions- und Zeitreihenanalyse sowie deren Anwendung in der sozialwissenschaftlichen Forschung. Das Buch behandelt auch Algorithmen für maschinelles rnen, einschließlich Entscheidungsbäume, Clustering und neuronale Netze sowie deren Anwendung in der sozialwissenschaftlichen Forschung. Während des gesamten Buches verwenden die Autoren praktische Beispiele und Fallstudien, um die diskutierten Konzepte und Methoden zu veranschaulichen. e bieten auch Übungen und Projekte für die ser, um die erlernten Konzepte zu üben und anzuwenden. Das Buch schließt mit einer Diskussion über die Zukunft der quantitativen sozialwissenschaftlichen Forschung und ihre möglichen Anwendungen bei der Lösung komplexer gesellschaftlicher Probleme.

Wprowadzenie do Quantitative Social Science z Pythonem jest kompleksowym przewodnikiem, który zapewnia przegląd metod ilościowych i narzędzi stosowanych w badaniach naukowych społecznych. Książka obejmuje różne tematy, takie jak analiza danych, modelowanie statystyczne i techniki uczenia maszynowego za pomocą języka programowania Pythona. Ma ona na celu pomóc czytelnikom w opracowaniu silnego zrozumienia zasad i praktyk ilościowych badań społecznych i ich stosowania do scenariuszy realnych. Książka zaczyna się od wprowadzenia do podstaw programowania Pythona i jego znaczenia dla badań socjologicznych. Następnie przenika do podstaw analizy danych, w tym oczyszczania danych, wizualizacji i statystyk opisowych. W następnym rozdziale analizowane są techniki modelowania statystycznego, takie jak analizy regresji i serii czasowych oraz ich zastosowanie w badaniach społecznych. Książka obejmuje również algorytmy uczenia maszynowego, w tym drzewa decyzyjne, klastry i sieci neuronowe, a także ich zastosowanie do badań społecznych. W całej książce autorzy wykorzystują studia przypadku i studia przypadku, aby zilustrować omawiane koncepcje i metody. Zapewniają również ćwiczenia i projekty dla czytelników do ćwiczeń i stosowania koncepcji. Książka kończy się dyskusją na temat przyszłości badań ilościowych w naukach społecznych i ich potencjalnego zastosowania w rozwiązywaniu złożonych problemów społecznych.

''

Python ile Kantitatif Sosyal Bilimlere Giriş, sosyal bilim araştırmalarında kullanılan kantitatif yöntem ve araçlara genel bir bakış sağlayan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, Python programlama dilini kullanarak veri analizi, istatistiksel modelleme ve makine öğrenme teknikleri gibi çeşitli konuları kapsamaktadır. Okuyucuların nicel sosyal bilim araştırmalarının ilke ve uygulamalarını ve gerçek dünya senaryolarına uygulanmasını güçlü bir şekilde anlamalarına yardımcı olmak amaçlanmıştır. Kitap, Python programlamanın temellerine ve sosyolojik araştırmalarla olan ilgisine bir giriş ile başlar. Daha sonra veri temizleme, görselleştirme ve tanımlayıcı istatistikler dahil olmak üzere veri analizinin temellerini inceler. Bir sonraki bölüm, regresyon ve zaman serileri analizleri gibi istatistiksel modelleme tekniklerini ve bunların sosyal bilimler araştırmalarındaki uygulamalarını inceler. Kitap aynı zamanda karar ağaçları, kümeleme ve sinir ağları da dahil olmak üzere makine öğrenme algoritmalarının yanı sıra sosyal bilim araştırmalarına uygulamalarını da kapsamaktadır. Kitap boyunca, yazarlar tartışılan kavram ve yöntemleri göstermek için vaka çalışmaları ve vaka çalışmaları kullanırlar. Ayrıca, okuyucuların öğrenilen kavramları uygulamaları ve uygulamaları için alıştırmalar ve projeler sağlarlar. Kitap, sosyal bilimlerde nicel araştırmanın geleceği ve karmaşık sosyal sorunların çözümünde potansiyel uygulaması hakkında bir tartışma ile sona ermektedir.

Introduction to Quantitative Social Science with Python هو دليل شامل يقدم لمحة عامة عن الأساليب والأدوات الكمية المستخدمة في أبحاث العلوم الاجتماعية. يغطي الكتاب مواضيع مختلفة مثل تحليل البيانات والنمذجة الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي باستخدام لغة برمجة بايثون. يهدف إلى مساعدة القراء على تطوير فهم قوي لمبادئ وممارسات أبحاث العلوم الاجتماعية الكمية وتطبيقها على سيناريوهات العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات برمجة بايثون وصلتها بالبحث الاجتماعي. ثم يتعمق في أساسيات تحليل البيانات، بما في ذلك تنقية البيانات والتصور والإحصاءات الوصفية. يبحث الفصل التالي في تقنيات النمذجة الإحصائية، مثل الانحدار وتحليلات السلاسل الزمنية وتطبيقها في أبحاث العلوم الاجتماعية. يغطي الكتاب أيضًا خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك أشجار القرار والتجمعات والشبكات العصبية، بالإضافة إلى تطبيقها على أبحاث العلوم الاجتماعية. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلفون دراسات الحالة ودراسات الحالة لتوضيح المفاهيم والطرق التي تمت مناقشتها. كما أنها توفر تمارين ومشاريع للقراء لممارسة وتطبيق المفاهيم المستفادة. ويختتم الكتاب بمناقشة مستقبل البحوث الكمية في العلوم الاجتماعية وتطبيقها المحتمل في حل المشاكل الاجتماعية المعقدة.

「通過Python引入定量社會科學」是綜合指南，概述了社會科學研究中使用的定量方法和工具。該書涵蓋了各種主題，例如數據分析，統計建模以及使用Python編程語言的機器學習方法。它旨在幫助讀者對社會科學定量研究的原則和實踐及其在現實世界中的應用建立牢固的理解。該書首先介紹了基於Python的編程基礎及其與社會學研究的相關性。然後深入研究數據分析的基礎，包括數據清理、可視化和描述性統計。下一章討論了統計建模技術，例如回歸分析和時間序列分析，以及它們在社會科學研究中的應用。該書還涵蓋了機器學習算法，包括決策樹，聚類和神經網絡，以及它們在社會科學研究中的應用。在整個書中，作者使用實例和案例研究來說明所討論的概念和方法。他們還為讀者提供練習和項目，以練習和應用所研究的概念。該書最後討論了社會科學領域的定量研究的未來及其對解決復雜社會問題的潛在應用。