Libro acquistabile con carte di credito e carte prepagate Postepay.

     

    Libro acquistabile con Carta Docente.

     

    Libro acquistabile con Carta Cultura Giovani e Carta del Merito.

     

    Libro acquistabile in tre rate mensili Klarna.

     

    Il costo del libro sarà addebitato solo all’avvio della consegna.

     

    Scegli il punto di ritiro dei libri più comodo.

    Analisi dei big data con Python. Le migliori tecniche per aggregare i dati (L')

    Riferimento: 9788848140614

    Editore: Tecniche nuove
    Autore: Marin Ivan; Shukla Ankit; Sarang VK
    Collana: Tecnologie
    Pagine: 218
    Formato: Libro in brossura
    Data pubblicazione: 31 Ottobre 2019
    EAN: 9788848140614
    Autore: Marin Ivan; Shukla Ankit; Sarang VK
    Collana: Tecnologie
    In commercio dal: 31 Ottobre 2019
    Disponibile subito
    27,90 €
    IVA inclusa
    Quantità
    Disponibile subito

    Ricordati che otterrai la ricompensa del 5 per cento del prezzo di copertina quando acquisterai una copia di questo libro. La ricompensa potrà essere utilizzata per pagare i tuoi prossimi acquisti, oppure essere convertita in codici voucher o bonificata sul tuo conto bancario.
    Aderisci al nostro programma di affiliazione per proporre la vendita di questo libro. Guadagnerai commissioni ogni volta che ne favorirai la vendita.
    Iscriviti al programma di affiliazione
    Chiudere

    Descrizione

    Una delle professioni più emergenti nel campo tecnologico è quella del Data Scientist. Ovvero il professionista che è in grado di aggregare e analizzare la grande mole di informazioni di cui oggi una azienda dispone in modo da poterle usare nell'ambito decisionale. Il linguaggio di programmazione Python è molto utilizzato come strumento software per questa analisi. Questo testo, scritto da specialisti, mostra diversi tool e tecniche per gestire i dati provenienti da varie fonti e database allo scopo di renderli fruibili per successive analisi statistiche e computazionali. I capitoli sono brevi, centrati su ogni singola tecnica operativa e sempre conclusi con esercizi e codici di esempio. Oltre a Python vengono quindi descritti una serie di tool e strumenti specifici, perlopiù open source, che supportano il lavoro di sviluppo del software. Imparerete a: utilizzare Python per leggere e trasformare i dati in diversi formati; utilizzare strumenti avanzati come Jupiter, Spark, Parquet, Pandas e Hadoop; generare statistiche e metriche di base utilizzando i dati su disco; svolgere elaborazioni distribuite su cluster; convertire dati da varie fonti in formati di archiviazione o query; preparare i dati per analisi statistiche, visualizzazioni e machine learning; presentare i dati sotto forma di grafici efficaci.
    E-book non acquistabile