Data Science : Manuale Italiano - Aspetti metodologici, Acquisizione, Gestione e Pulizia dei Dati: con applicazioni nell’ambiente Python-based Orange

· DATA SCIENCE : MANUALE ITALIANO Sách 1 · Mario Capurso
Sách điện tử
214
Trang
Đủ điều kiện

Giới thiệu về sách điện tử này

Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana.

Per motivi legati alla fruibilità in formato elettronico, il testo è stato suddiviso in parti con un numero non esagerato di pagine, mantenendo costante la parte metodologica introduttiva e la bibliografia e con una numerazione dei paragrafi che rimanda al testo complessivo nella sua forma integrata.

Primo di una serie di testi, copre gli aspetti metodologici della scienza dei dati, l’acquisiziona, la gestione e pulizia dei dati. Descrive la metodologia CRISP DM, le fasi lavorative, i criteri di successo, i linguaggie gli ambienti utilizzabili, le librerie applicative. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne viene descritta l’installazione ed i widget.

Nell’acquisizione vengono descritte le fonti dei dati, le tecniche di accelerazione, i metodi di discretizzazione, gli standard di sicurezza, i tipi e le rappresentazione dei dati, le tecniche per gestire corpus di testi come bag-of-words, word-count, TF-IDF, n-grams, analisi lessicale, analisi sintattica, analisi semantica, filtraggio stop word, stemming, le tecniche per rappresentare ed elaborare le immagini, le tecniche di campionamento, di filtraggio, di web scraping.

Vengono analizzate le dimensioni della qualità dei dati, gli algoritmi per l’identificazione dell’entità, della scoperta della verità, la pulizia basata su regole, la gestione dei valori mancanti e ripetuti, la codifica dei valori categoriali , la pulizia dei valori anomali e degli errori, la gestione delle inconsistenze, lo scaling, l’integrazione dei dati da varie fonti e la classifica delle fonti aperte, gli scenari applicativi e l’uso di databases, datawarehouses, data lakes e mediators, la mappatura degli schemi di dati e il ruolo di RDF, OWL e SPARQL, le trasformazioni.

Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.

Giới thiệu tác giả

Laureato in Informatica, ha insegnato Informatica, Linguaggi Formali e Compilatori all'Università di Bari alla Facoltà di Informatica e Fondamenti di Informatica II al Politecnico di Bari nel corso di Laurea in Ingegneria Elettronica

Ha lavorato inoltre per oltre vent'anni in diverse aziende anche nel campo della Data Science

Xếp hạng sách điện tử này

Cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn.

Đọc thông tin

Điện thoại thông minh và máy tính bảng
Cài đặt ứng dụng Google Play Sách cho AndroidiPad/iPhone. Ứng dụng sẽ tự động đồng bộ hóa với tài khoản của bạn và cho phép bạn đọc trực tuyến hoặc ngoại tuyến dù cho bạn ở đâu.
Máy tính xách tay và máy tính
Bạn có thể nghe các sách nói đã mua trên Google Play thông qua trình duyệt web trên máy tính.
Thiết bị đọc sách điện tử và các thiết bị khác
Để đọc trên thiết bị e-ink như máy đọc sách điện tử Kobo, bạn sẽ cần tải tệp xuống và chuyển tệp đó sang thiết bị của mình. Hãy làm theo hướng dẫn chi tiết trong Trung tâm trợ giúp để chuyển tệp sang máy đọc sách điện tử được hỗ trợ.