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Clean Data - Data Science Strategies for Tackling Dirty Data

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Megan Squire 作者
Packt Publishing - ebooks Account
譯者
2015-5-29 出版日期
267 頁數
USD 39.99 價格
Paperback
叢書系列
9781785284014 圖書編碼

Clean Data - Data Science Strategies for Tackling Dirty Data 在線電子書 圖書標籤: 計算機  計算機科學  英文版  Programming  Data  數據  datascience  data.mining   


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發表於2024-12-24

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Clean Data - Data Science Strategies for Tackling Dirty Data 在線電子書 著者簡介

Megan Squire is a professor of computing sciences at Elon University. She has been collecting and cleaning dirty data for two decades. She is also the leader of FLOSSmole.org, a research project to collect data and analyze it in order to learn how free, libre, and open source software is made.


Clean Data - Data Science Strategies for Tackling Dirty Data 在線電子書 著者簡介


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Clean Data - Data Science Strategies for Tackling Dirty Data 在線電子書 圖書描述

Is much of your time spent doing tedious tasks such as cleaning dirty data, accounting for lost data, and preparing data to be used by others? If so, then having the right tools makes a critical difference, and will be a great investment as you grow your data science expertise.

The book starts by highlighting the importance of data cleaning in data science, and will show you how to reap rewards from reforming your cleaning process. Next, you will cement your knowledge of the basic concepts that the rest of the book relies on: file formats, data types, and character encodings. You will also learn how to extract and clean data stored in RDBMS, web files, and PDF documents, through practical examples.

At the end of the book, you will be given a chance to tackle a couple of real-world projects.

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