Introduzione a Python per il data mining

Introduzione a Python per il data mining

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as of Maggio 18, 2022 8:27 pm

Caratteristiche

Author Valentina Porcu
Binding Formato Kindle
EISBN 9788826083605
Format eBook Kindle
Label Valentina Porcu
Languages Name: Italiano; Type: Pubblicato
Manufacturer Valentina Porcu
Number Of Pages 286
Product Group Libro digitale
Product Type Name ABIS_EBOOKS
Publication Date 2017-05-03
Publisher Valentina Porcu
Release Date 2017-05-03
Studio Valentina Porcu
Title Introduzione a Python per il data mining

Sinossi

Python è un linguaggio interpretato, interattivo, e orientato agli oggetti. Comprende una libreria di funzioni, è estendibile, in quanto si possono facilmente creare nuovi moduli, ed è disponibile per tutti i sistemi operativi. Per questi e altri motivi è anche uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati quando si parla di data mining e machine learning. Il mio scopo è quello di accompagnare un lettore che stia iniziando lo studio di questo linguaggio di programmazione attraverso i concetti di base e poi verso il data mining. Questo libro è pensato per chi si vuole avvicinare al linguaggio di programmazione Python in un’ottica di analisi dati, quindi ci concentreremo, dopo la parte introduttiva relativa ai concetti base di Python, ai pacchetti più utilizzati per l’analisi dati.Cominceremo quindi spiegando sia come utilizzare Python e le sue strutture,  come installare eventualmente Python, quali strumenti sono più adatti per il lavoro di un data analyst, per poi passare a un'introduzione ai pacchetti per il data mining. Il libro è in ogni caso introduttivo, non si pone l'obiettivo ad esempio di esaurire argomenti come il machine learning o la statistica con questo linguaggio di programmazione, che occuperebbero almeno il doppio se non il triplo delle pagine di questo libro. Lo scopo è di fornire una guida, dai primi passi di programmazione con Python alla manipolazione e importazione di dataset, fino ad alcuni esempi di analisi dei dati. Argomenti del libro:- concetti di base- uso della working directory- inserimento dei commenti al codice- parole riservate per il sistema- IDE e ambienti di programmazione- strutture di base (tuple, liste, dizionari, set, ecc)- funzioni di base- istruzioni condizionali- moduli, metodi, programmazione orientata agli oggetti- pacchetti per l'analisi dati: pandas, numpy, matplotlib- cenni di machine learning col pacchetto scikit-learn

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