Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorJafari R.
dc.coverage.spatialdata analytics
dc.coverage.spatialdata cleaning
dc.coverage.spatialdata collection
dc.coverage.spatialdata integration
dc.coverage.spatialdata preprocessing
dc.coverage.spatialdata reduction
dc.coverage.spatialdata transformation
dc.coverage.spatialPython programming
dc.coverage.spatialанализ данных
dc.coverage.spatialинтеграция данных
dc.coverage.spatialочистка данных
dc.coverage.spatialпредварительная обработка данных
dc.coverage.spatialпреобразование данных
dc.coverage.spatialпрограммирование на Python
dc.coverage.spatialсбор данных
dc.coverage.spatialсокращение данных
dc.creatorJafari R.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-28T08:09:52Z-
dc.date.available2025-11-28T08:09:52Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifier3125175
dc.identifier.citationJafari, R. Hands-On Data Preprocessing in Python : Learn How to Effectively Prepare Data for Successful Data Analytics / Roy Jafari. - Birmingham ; Mumbai : Packt Publishing, 2022. - 1 file (49,7 Mb) (602 p.). - ISBN = 9781801072137, 9781801079952. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn9781801072137
dc.identifier.isbn9781801079952
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/59399-
dc.description.abstract"Hands-On Data Preprocessing" is a practical guide to mastering data cleaning, integration, reduction, and transformation techniques using Python. Written by an expert, it covers data collection, handling missing values, outliers, and preparing data for analytics. With hands-on examples, readers learn to optimize data for better insights and decision-making. Ideal for data analysts, BI professionals, and data enthusiasts, the book requires basic Python and analytics knowledge. It equips readers to preprocess data effectively, ensuring it's ready for advanced analysis.
dc.description.abstract"Практическая предварительная обработка данных" - это практическое руководство по освоению методов очистки, интеграции, сокращения и преобразования данных с использованием Python. Написанное экспертом, оно охватывает сбор данных, обработку пропущенных значений, выбросов и подготовку данных для аналитики. На практических примерах читатели научатся оптимизировать данные для получения более полной информации и принятия решений. Книга идеально подходит для аналитиков данных, специалистов в области бизнес-аналитики и энтузиастов обработки данных, поскольку требует базовых знаний Python и аналитики. Она помогает читателям эффективно выполнять предварительную обработку данных, обеспечивая их готовность к углубленному анализу.
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.languageeng
dc.publisherPackt Publishing
dc.subjectпредварительная обработка данных
dc.subjectсокращение данных
dc.subjectпреобразование данных
dc.subjectсбор данных
dc.subjectпрограммирование на Python
dc.subjectdata analytics
dc.subjectdata cleaning
dc.subjectdata collection
dc.subjectdata integration
dc.subjectdata preprocessing
dc.subjectdata reduction
dc.subjectdata transformation
dc.subjectPython programming
dc.subjectанализ данных
dc.subjectинтеграция данных
dc.subjectочистка данных
dc.subject.rugasnti50.05.09
dc.subject.udc004.43
dc.titleHands-On Data Preprocessing in Python
dc.typeText
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/HandsOn-Data-Preprocessing-in-Python-114477
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/HandsOn-Data-Preprocessing-in-Python-114477
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
3125175.pdf50.91 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.