Python Data Cleaning and Preparation Best Practices: A practical guide to organizing and handling data from various sources and formats using Python
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2024
- Brossura
- Usato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
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Codice articolo 48509854
- Titolo
- Python Data Cleaning and Preparation Best Practices: A practical guide to organizing and handling data from various sources and formats using Python
- Autore
- Zervou, Maria
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1837634742
- ISBN 13
- 9781837634743
Take your data preparation skills to the next level by converting any type of data asset into a structured, formatted, and readily usable dataset
Key Features
- Maximize the value of your data through effective data cleaning methods
- Enhance your data skills using strategies for handling structured and unstructured data
- Elevate the quality of your data products by testing and validating your data pipelines
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
Professionals face several challenges in effectively leveraging data in today's data-driven world. One of the main challenges is the low quality of data products, often caused by inaccurate, incomplete, or inconsistent data. Another significant challenge is the lack of skills among data professionals to analyze unstructured data, leading to valuable insights being missed that are difficult or impossible to obtain from structured data alone.
To help you tackle these challenges, this book will take you on a journey through the upstream data pipeline, which includes the ingestion of data from various sources, the validation and profiling of data for high-quality end tables, and writing data to different sinks. You’ll focus on structured data by performing essential tasks, such as cleaning and encoding datasets and handling missing values and outliers, before learning how to manipulate unstructured data with simple techniques. You’ll also be introduced to a variety of natural language processing techniques, from tokenization to vector models, as well as techniques to structure images, videos, and audio.
By the end of this book, you’ll be proficient in data cleaning and preparation techniques for both structured and unstructured data.
What you will learn
- Ingest data from different sources and write it to the required sinks
- Profile and validate data pipelines for better quality control
- Get up to speed with grouping, merging, and joining structured data
- Handle missing values and outliers in structured datasets
- Implement techniques to manipulate and transform time series data
- Apply structure to text, image, voice, and other unstructured data
Who this book is for
Whether you're a data analyst, data engineer, data scientist, or a data professional responsible for data preparation and cleaning, this book is for you. Working knowledge of Python programming is needed to get the most out of this book.
Table of Contents
- Data Ingestion Techniques
- Importance of Data Quality
- Data Profiling – Understanding Data Structure, Quality, and Distribution
- Cleaning Messy Data and Data Manipulation
- Data Transformation – Merging and Concatenating
- Data Grouping, Aggregation, Filtering, and Applying Functions
- Data Sinks
- Detecting and Handling Missing Values and Outliers
- Normalization and Standardization
- Handling Categorical Features
- Consuming Time Series Data
- Text Preprocessing in the Era of LLMs
- Image and Audio Preprocessing with LLMs
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Maria Zervou is a Generative AI and machine learning expert, dedicated to making advanced technologies accessible. With over a decade of experience, she has led impactful AI projects across industries and mentored teams on cutting-edge advancements. As a machine learning specialist at Databricks, Maria drives innovative AI solutions and industry adoption. Beyond her role, she democratizes knowledge through her YouTube channel, featuring experts on AI topics. A recognized thought leader and finalist in the Women in Tech Excellence Awards, Maria advocates for responsible AI use and contributes to open source projects, fostering collaboration and empowering future AI leaders.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Woodford Green, Regno Unito
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TradeBooksInformazioni sull’azienda del venditore
Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Regno Unito IG8 8HD
Condizioni di vendita
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Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061, GB307932304
Authorized representative: Danielle Hainsey
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
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