Data Science with Python : Ful

Tamamen çevrimdışı Python ile Veri Bilimi üzerinde güçlü bir tutun

Veri bilimi, verileri organize etmek, işlemek ve analiz etmek suretiyle çok çeşitli ve çok çeşitli verilerden bilgi ve içgörü elde etme sürecidir. Matematiksel ve istatistiksel modelleme, kaynaktan kaynak çıkarılması ve veri görselleştirme tekniklerinin uygulanması gibi birçok farklı disiplini içerir. Genellikle hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri toplamak için büyük veri teknolojilerinin kullanılmasını içerir. Aşağıda Veri biliminin kullanıldığı bazı örnek senaryoları göreceğiz.

Bölümler Dahil

    Veri Bilimine Giriş

    Veri Bilimi Çevre Kurulumu

    Pandalar

    Dizi

    matplotlib

    Veri İşlemleri

    Veri temizleme

    CSV Verilerini İşleme

    JSON Verilerini İşleme

    XLS Verilerini İşleme

    İlişkisel veritabanları

    NoSQL Veritabanları

    Tarih ve saat

    Veri Engelleme

    Veri toplama

    HTML Sayfalarını Okuma

    Yapılandırılmamış Verilerin İşlenmesi

    kelime belirleme

    Köklenme ve Lemmatizasyon

    Grafik Özellikleri

    Grafik Tasarımı

    Kutu Grafikleri

    Isı Haritaları

    Dağılım Grafikleri

    Kabarcık Grafikleri

    3D Grafikler

    Zaman serisi

    Coğrafi Veriler

    Grafik Verileri

    Merkezi Eğilimin Ölçülmesi

    Varyans Ölçme

    Normal dağılım

    Binom dağılımı

    Poisson Dağılımı

    Bernoulli Dağıtım

    P-Değeri

    bağıntı

    Ki-kare testi

    Doğrusal Regresyon