Cleaning Data for Effective Data Science
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작가정보
저자(글) David Mertz
머신러닝과 과학 컴퓨팅 분야에서 개발자와 데이터 과학자를 교육하는 데 전념하는 KDM 트레이닝의 설립자다. 아나콘다 사(Anaconda Inc.)의 선임 트레이너였으며 데이터 과학 훈련 프로그램을 만들었다. 심층 신경망의 등장으로 로봇 오버로드를 훈련시키는 쪽으로 방향을 틀었다. 이전에 D.E. 쇼 리서치에서 8년 동안 일했으며 파이썬 소프트웨어 재단의 이사이기도 했다. 상표 위원회와 Scientific Python Working Group의 공동 의장직을 유지하고 있다. 칼럼인 「Charming Python」과 「XML Matters」는 한때 파이썬 분야에서 가장 널리 읽히는 기사였다.
목차
- Preface
PART I: Data Ingestion
Chapter 1: Tabular Formats
Chapter 2: Hierarchical Formats
Chapter 3: Repurposing Data Sources
PART II: The Vicissitudes of Error
Chapter 4: Anomaly Detection
Chapter 5: Data Quality
PART III: Rectification and Creation
Chapter 6: Value Imputation
Chapter 7: Feature Engineering
PART IV: Ancillary Matters
Glossary
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Index
기본정보
ISBN | 9781801071291 ( 1801071292 ) |
---|---|
발행(출시)일자 | 2021년 03월 31일 |
쪽수 | 473쪽 |
크기 |
190 * 235
* 29
mm
/ 916 g
|
총권수 | 1권 |
언어 | 영어 |
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