Data Science at the Command Line 在線電子書 圖書標籤: 數據分析 data 計算機 數據挖掘 編程 cs Python 計算機科學
發表於2025-01-08
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命令行雖好,但沒必要一定都要用,但理解後幫助很大
評分在電腦上細看瞭前4章,後續是瀏覽。1. 最新版本已經使用docker來建「虛擬環境」瞭,2014年的版本是用VirtualBox 2. 數據處理的步驟還是那些:獲取,數據清洗,可視化,建模,解釋 3.命令行工具很強大,目測可以完成常用的數據操作。4 高級操作要藉助彆的語言,可視化是用的R,建模是用的Tapkee 5.瞭解瞭一些常用的linux命令,這個其實是主要目的,後續可以在實踐中遇到瞭之後再多瞭解 6. 還是老老實實把python學紮實最實用
評分不少工具不是linux 原生的..
評分命令行的強大毋庸置疑,字符界麵的簡潔高效也叫人覺得異常舒服,然而書中介紹的這個工具不怎麼在意,還是喜歡Anaconda,還有書裏所采用的環境設置用的是Vagrant,我比較偏好Docker
評分剛開始讀,介紹的全是近年來新開發的工具。手邊沒電腦,讀起來很陌生啊 :(
Jeroen is a Senior Data Scientist at YPlan in New York City. He has an M.Sc. in Artificial Intelligence and a Ph.D. in Machine Learning. He has authored a book titled Data Science at the Command Line, which has just been published by O'Reilly. Jeroen enjoys biking the Brooklyn Bridge, building tools, and eating stroopwafels.
This hands-on guide demonstrates how the flexibility of the command line can help you become a more efficient and productive data scientist. You’ll learn how to combine small, yet powerful, command-line tools to quickly obtain, scrub, explore, and model your data.
To get you started—whether you’re on Windows, OS X, or Linux—author Jeroen Janssens introduces the Data Science Toolbox, an easy-to-install virtual environment packed with over 80 command-line tools.
Discover why the command line is an agile, scalable, and extensible technology. Even if you’re already comfortable processing data with, say, Python or R, you’ll greatly improve your data science workflow by also leveraging the power of the command line.
●Obtain data from websites, APIs, databases, and spreadsheets
●Perform scrub operations on plain text, CSV, HTML/XML, and JSON
●Explore data, compute descriptive statistics, and create visualizations
●Manage your data science workflow using Drake
●Create reusable tools from one-liners and existing Python or R code
●Parallelize and distribute data-intensive pipelines using GNU Parallel
●Model data with dimensionality reduction, clustering, regression, and classification algorithms
本书集实用性和先进性于一身,为数据分析人员使用命令行这个灵活的工具提供了重要参考。作者讲解了众多实用的命令行工具,以及如何使用它们高效地获取、清洗、探索和建模数据。无论你使用Windows、OS X,还是Linux,都可以安装包含80多个命令行工具的“数据科学工具箱”,迅速...
評分本书集实用性和先进性于一身,为数据分析人员使用命令行这个灵活的工具提供了重要参考。作者讲解了众多实用的命令行工具,以及如何使用它们高效地获取、清洗、探索和建模数据。无论你使用Windows、OS X,还是Linux,都可以安装包含80多个命令行工具的“数据科学工具箱”,迅速...
評分在电脑上细看了前4章。 1. 最新版本已经使用docker来建「虚拟环境」了,2014年的版本是用VirtualBox。最新的在线版本 https://www.datascienceatthecommandline.com/ 2. 数据处理的步骤还是那些:获取,数据清洗,可视化,建模,解释 3.命令行工具很强大,目测可以完成常用的数...
評分在电脑上细看了前4章。 1. 最新版本已经使用docker来建「虚拟环境」了,2014年的版本是用VirtualBox。最新的在线版本 https://www.datascienceatthecommandline.com/ 2. 数据处理的步骤还是那些:获取,数据清洗,可视化,建模,解释 3.命令行工具很强大,目测可以完成常用的数...
評分本书集实用性和先进性于一身,为数据分析人员使用命令行这个灵活的工具提供了重要参考。作者讲解了众多实用的命令行工具,以及如何使用它们高效地获取、清洗、探索和建模数据。无论你使用Windows、OS X,还是Linux,都可以安装包含80多个命令行工具的“数据科学工具箱”,迅速...
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