Analyse exploratoire des données à l'aide de Python

"L'analyse exploratoire des données à l'aide de Python : Un guide de référence rapide" est un compagnon inestimable pour les passionnés de données qui recherchent une vue d'ensemble concise et pratique des techniques d'analyse exploratoire des données (AED) à l'aide du langage de programmation Python. L'analyse exploratoire des données constitue une étape importante de toute tâche d'analyse de données, offrant une approche systématique de la compréhension, du nettoyage et de l'interprétation des données avant de procéder à une modélisation plus complexe. Elle permet non seulement d'améliorer la fiabilité des analyses ultérieures, mais aussi de donner aux praticiens des données les moyens de prendre des décisions éclairées, ce qui permet d'obtenir des informations plus solides et plus exploitables. Ce livre est conçu comme une référence rapide, offrant un aperçu des principales bibliothèques et méthodes Python pour une exploration efficace des données. Que vous soyez un débutant ou un analyste de données expérimenté, ce guide fournit des outils et des conseils essentiels pour naviguer à travers le processus complexe de l'EDA, vous permettant de découvrir des modèles, des tendances et des informations précieuses au sein de vos ensembles de données de manière efficace.

Autorentext

Poonam Ponde (M.Phil., Ph.D.) ist seit mehr als 2 Jahrzehnten im Bereich der akademischen Computerwissenschaften tätig. Sie ist Trainerin in Unternehmen und hat mehrere Bücher, nationale und internationale Forschungsarbeiten in diesem Bereich verfasst. Zu ihren Interessengebieten gehören Datenstrukturen, Algorithmen, Computernetzwerke und Sicherheit sowie maschinelles Lernen.

Klappentext

"L'analyse exploratoire des données à l'aide de Python : Un guide de référence rapide" est un compagnon inestimable pour les passionnés de données qui recherchent une vue d'ensemble concise et pratique des techniques d'analyse exploratoire des données (AED) à l'aide du langage de programmation Python. L'analyse exploratoire des données constitue une étape importante de toute tâche d'analyse de données, offrant une approche systématique de la compréhension, du nettoyage et de l'interprétation des données avant de procéder à une modélisation plus complexe. Elle permet non seulement d'améliorer la fiabilité des analyses ultérieures, mais aussi de donner aux praticiens des données les moyens de prendre des décisions éclairées, ce qui permet d'obtenir des informations plus solides et plus exploitables. Ce livre est conçu comme une référence rapide, offrant un aperçu des principales bibliothèques et méthodes Python pour une exploration efficace des données. Que vous soyez un débutant ou un analyste de données expérimenté, ce guide fournit des outils et des conseils essentiels pour naviguer à travers le processus complexe de l'EDA, vous permettant de découvrir des modèles, des tendances et des informations précieuses au sein de vos ensembles de données de manière efficace.