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Data Analysis with Open Source Tools
Philipp K. Janert (Unbekannter Einband, Englisch)
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Beschreibung
Collecting data is relatively easy, but turning raw information into something useful requires that you know how to extract precisely what you need. With this insightful book, intermediate to experienced programmers interested in data analysis will learn techniques for working with data in a business environment. You'll learn how to look at data to discover what it contains, how to capture those… ideas in conceptual models, and then feed your understanding back into the organization through business plans, metrics dashboards, and other applications.
Along the way, you'll experiment with concepts through hands-on workshops at the end of each chapter. Above all, you'll learn how to think about the results you want to achieve -- rather than rely on tools to think for you.
* Use graphics to describe data with one, two, or dozens of variables
* Develop conceptual models using back-of-the-envelope calculations, as well asscaling and probability arguments
* Mine data with computationally intensive methods such as simulation and clustering
* Make your conclusions understandable through reports, dashboards, and other metrics programs
* Understand financial calculations, including the time-value of money
* Use dimensionality reduction techniques or predictive analytics to conquer challenging data analysis situations
* Become familiar with different open source programming environments for data analysis
"Finally, a concise reference for understanding how to conquer piles of data."--Austin King, Senior Web Developer, Mozilla
"An indispensable text for aspiring data scientists."--Michael E. Driscoll, CEO/Founder, Dataspora Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
03.12.2010
Sprache
Englisch
EAN
9780596802356
Herausgeber
O'Reilly and Associates
Sonderedition
Nein
Autor
Philipp K. Janert
Seitenanzahl
530
Auflage
1
Einbandart
Unbekannter Einband
Einbandart Details
Trade Paperback (US)
Schlagwörter
data mining, python, scipy, visualization, mathematics
Höhe
2330 mm
Breite
180 cm
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