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Python Data Cleaning Cookbook - Second Edition: Prepare your data for analysis with pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, and OpenAI

Auteur : Michael W. Lucas.
Editeur : Packt Publishing
Genre : Manuel Informatique

Découvrez les subtilités de la description des données, de l'identification des problèmes et de la résolution pratique de problèmes, armé de techniques essentielles et de conseils d'experts.

Principales caractéristiques:

- Familiarisez-vous avec de nouvelles techniques de prétraitement et de nettoyage des données pour l'apprentissage automatique et les modèles NLP

- Utiliser des outils et techniques d'IA nouveaux et mis à jour pour les tâches de nettoyage des données

- Nettoyer, surveiller et valider de gros volumes de données pour diagnostiquer les problèmes à l'aide de méthodologies de pointe, notamment l'apprentissage automatique et l'IA.

Description du livre :

Se lancer dans l’analyse des données sans un nettoyage approprié des données conduira certainement à des résultats incorrects. Le Python Data Cleaning Cookbook vous montrera des outils et des techniques pour nettoyer et gérer les données avec Python pour de meilleurs résultats.

Entièrement mis à jour avec la dernière version de Python et tous les outils pertinents, ce livre vous apprendra comment manipuler et nettoyer les données pour les mettre sous une forme utile. L'édition actuelle met l'accent sur des techniques avancées telles que l'apprentissage automatique et les approches et outils spécifiques à l'IA pour le nettoyage des données, ainsi que les techniques conventionnelles. Le livre présente également des conseils et des techniques pour traiter et nettoyer les données pour les modèles ML, AI et NLP. Vous apprendrez à filtrer et à résumer les données pour obtenir des informations et mieux comprendre ce qui a du sens et ce qui ne l'est pas, tout en découvrant comment opérer sur ces données. données pour résoudre les problèmes que vous avez identifiés. Vous aborderez ensuite les recettes d'utilisation de l'apprentissage supervisé et de l'analyse Naive Bayes pour identifier les valeurs inattendues et les erreurs de classification, et générerez des visualisations pour l'analyse exploratoire des données (EDA) afin d'identifier les valeurs inattendues. Enfin, vous créerez des fonctions et des classes que vous pourrez réutiliser sans modification lorsque vous disposerez de nouvelles données.

À la fin de ce livre sur le nettoyage des données, vous saurez comment nettoyer les données et diagnostiquer les problèmes qu'elles contiennent.

Ce que vous apprendrez :

- Utilisation des outils OpenAI pour diverses tâches de nettoyage de données

- Produire des résumés des attributs des ensembles de données, des colonnes et des lignes

- Anticipation des problèmes de nettoyage des données lors de l'importation de données tabulaires dans Pandas

- Appliquer des techniques de validation pour les données tabulaires importées

- Améliorez votre productivité dans les pandas Python en utilisant le chaînage de méthodes

- Reconnaître et résoudre les problèmes courants tels que les dates et les identifiants

- Mettre en place des index pour rationaliser l'identification des problèmes de données

- Utilisez le nettoyage des données pour préparer vos données pour les modèles ML et AI

À qui s'adresse ce livre :

Ce livre s'adresse à tous ceux qui recherchent des moyens de gérer des données désordonnées, en double et de mauvaise qualité à l'aide de différents outils et techniques Python. Le livre adopte une approche basée sur des recettes pour vous aider à apprendre à nettoyer et gérer les données avec des exemples pratiques.

Une connaissance pratique de la programmation Python est tout ce dont vous avez besoin pour tirer le meilleur parti du livre.

Nombre de fichier: 1
Format: EPUB
Langue: Anglais
Nombre de page: 486 pages
Date de sortie : 2024
Taille: 0,99 Mo

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