Data Science Essentials in Python: Collect - Organize - Explore - Predict - Value (Paperback or Softback)
Lingua: inglese
Editore: Pragmatic Bookshelf 8/20/2016, 2016
- Brossura
- Nuovo
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Data Science Essentials in Python: Collect - Organize - Explore - Predict - Value.
Codice articolo BBS-9781680501841
- Titolo
- Data Science Essentials in Python: Collect - Organize - Explore - Predict - Value (Paperback or Softback)
- Autore
- Zinoviev, Dmitry
- Editore
- Pragmatic Bookshelf 8/20/2016
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- Book
- Rilegatura
- Paperback or Softback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1680501844
- ISBN 13
- 9781680501841
- Peso dell'articolo
- 0,87 libbre
Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist. Understand text mining, machine learning, and network analysis; process numeric data with the NumPy and Pandas modules; describe and analyze data using statistical and network-theoretical methods; and see actual examples of data analysis at work. This one-stop solution covers the essential data science you need in Python.
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You need a decent distribution of Python 3.3 or above that includes at least NLTK, Pandas, NumPy, Matplotlib, Networkx, SciKit-Learn, and BeautifulSoup. A great distribution that meets the requirements is Anaconda, available for free from www.continuum.io. If you plan to set up your own database servers, you also need MySQL (www.mysql.com) and MongoDB (www.mongodb.com). Both packages are free and run on Windows, Linux, and Mac OS.
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Informazioni sull’autore
Dmitry Zinoviev has an MS in Physics from Moscow State University and a PhD in Computer Science from Stony Brook University. His research interests include computer simulation and modeling, network science, social network analysis, and digital humanities. He has been teaching at Suffolk University in Boston, MA since 2001.
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