Hướng dẫn what is data analysis and visualization using python? - phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng python là gì?

Authors:

1. Tiến sĩ Ossama Carrak

   1. Các trường cao đẳng công nghệ cao hơn, Abu Dhabi, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất
      

• Có một trường hợp kinh doanh chi tiết về các chiến lược hiệu quả về trực quan hóa dữ liệu

• Bao gồm sự trừu tượng của loạt và các khung dữ liệu

• Bao gồm một nghiên cứu trường hợp kinh doanh trong chương kết thúc của cuốn sách

• 45K truy cậpAccesses

• 13 trích dẫn

• 34 Altmetric

Phần

Mục lục (8 chương)

Về cuốn sách này

Nhìn vào Python từ quan điểm khoa học dữ liệu và tìm hiểu các kỹ thuật đã được chứng minh để trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Bắt đầu với phần giới thiệu về khoa học dữ liệu với Python, bạn sẽ xem xét kỹ hơn về môi trường Python và làm quen với các biên tập viên như Jupyter Notebook và Spyder. Sau khi trải qua một đoạn mồi về lập trình Python, bạn sẽ nắm bắt các kỹ thuật lập trình Python cơ bản được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Chuyển sang trực quan hóa dữ liệu, bạn sẽ thấy cách nó phục vụ cho nhu cầu kinh doanh hiện đại và tạo thành một yếu tố chính trong việc ra quyết định. Bạn cũng sẽ xem xét một số thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến trong Python. & NBSP;

Chuyển trọng tâm sang cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ tìm hiểu các khía cạnh khác nhau của cấu trúc dữ liệu từ góc độ khoa học dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ làm việc với tệp I/O và các biểu thức thông thường trong Python, tiếp theo là thu thập và làm sạch dữ liệu. Chuyển sang khám phá và phân tích dữ liệu, bạn sẽ xem xét các cấu trúc dữ liệu nâng cao trong Python. Sau đó, bạn sẽ đi sâu vào các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, đi qua một số hệ thống vẽ đồ thị trong Python. & NBSP;

Tóm lại, bạn sẽ hoàn thành một nghiên cứu trường hợp chi tiết, nơi bạn sẽ có cơ hội xem lại các khái niệm mà bạn đã đề cập cho đến nay.

Những gì bạn sẽ học

• Sử dụng các kỹ thuật lập trình python cho khoa học dữ liệu
  
• Thu thập dữ liệu chính trong Python & NBSP;
  
• Tạo trực quan hóa hấp dẫn cho các hệ thống BI
  
• Triển khai các chiến lược hiệu quả để thu thập và làm sạch dữ liệu
  
• Tích hợp các hệ thống âm mưu của Seaborn và Matplotlib
  

Cuốn sách này dành cho ai

Các nhà phát triển có kiến ​​thức lập trình Python cơ bản đang tìm cách áp dụng các chiến lược chính để phân tích dữ liệu và trực quan hóa bằng Python.

Từ khóa

• Python
• dữ liệu
• Trực quan hóa
• phân tích
• dữ liệu lớn
• khoa học dữ liệu
• âm mưu
• thu thập

Tác giả và chi nhánh

• Các trường cao đẳng công nghệ cao hơn, Abu Dhabi, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất

  Tiến sĩ Ossama Carrak

Thông tin về các Tác giả

Tiến sĩ Ossama Carrak có bằng tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Heriot-Watt ở Scotland, Vương quốc Anh. Ông có hơn 2 thập kỷ kinh nghiệm đào tạo và giảng dạy với một số ngôn ngữ lập trình bao gồm C ++, Java, C#, R, & NBSP; và Python. Ông hiện là điều phối viên chương trình CIS chính cho các trường đại học công nghệ cao hơn, tổ chức giáo dục đại học lớn nhất của UAE, với hơn 23.000 sinh viên tham gia các cơ sở trong khu vực.

Gần đây, ông đã nhận được một khoản trợ cấp nghiên cứu liên ngành năm 199000 AED để thực hiện một hệ thống học máy để khai thác kiến ​​thức và kỹ năng của sinh viên.

Ông đã tham gia vào nhiều hoạt động học thuật với tư cách là người đánh giá cho các tạp chí trong lĩnh vực khoa học máy tính và thông tin, trí tuệ nhân tạo, công nghệ di động và web. Ông đã xuất bản nhiều bài báo về Datamining và Kiến thức khám phá, và cũng được tham gia với tư cách là đồng chủ tịch của Ủy ban Chương trình Kỹ thuật (TPC) cho các hội nghị khu vực và quốc tế khác nhau.

Thông tin thư mục

• Tiêu đề sách: Phân tích dữ liệu và trực quan hóa bằng cách sử dụng Python: Data Analysis and Visualization Using Python

• Phụ đề sách: Phân tích dữ liệu để tạo trực quan hóa cho các hệ thống BI: Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems

• Các tác giả: Tiến sĩ Ossama Carrak: Dr. Ossama Embarak

• DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4109-7: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4109-7

• Nhà xuất bản: Apress Berkeley, CA: Apress Berkeley, CA

• Gói Ebook: Điện toán chuyên nghiệp và ứng dụng, tính toán chuyên nghiệp và ứng dụng (R0), Sách truy cập Apress: Professional and Applied Computing, Professional and Applied Computing (R0), Apress Access Books

• Thông tin bản quyền: Tiến sĩ Ossama Carrak 2018: Dr. Ossama Embarak 2018

• SoftCover ISBN: 978-1-4842-4108-0: 978-1-4842-4108-0

• Sách điện tử ISBN: 978-1-4842-4109-7: 978-1-4842-4109-7

• Số phiên bản: 1: 1

• Số trang: XX, 374: XX, 374

• Số lượng minh họa: 267 b/w Minh họa: 267 b/w illustrations

• Các chủ đề: Python, nguồn mở, dữ liệu lớn: Python, Open Source, Big Data

Phân tích dữ liệu và trực quan hóa trong Python là gì?

Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng Python là gì?

Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu là gì?

Làm thế nào Python được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu?

Các công cụ phân tích dữ liệu và trực quan là gì?

Công cụ nào được sử dụng để phân tích dữ liệu trong Python?