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.
发表于2024-12-26
Data Science at the Command Line 2024 pdf epub mobi 电子书
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...
评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...
评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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图书标签: 数据分析 data 计算机 数据挖掘 编程 cs Python 计算机科学
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
一种个人化轻量级的数据处理思路
评分最好的数据建模那一章没怎么看懂。本书讲述了如何在命令行进行数据获取和格式化以为建模分析做准备,但在重要的建模分析章节缺很精简不清晰,似乎定位是入门的书却预定读者已经有了很多相关知识。
评分kind of outdated
评分最好的数据建模那一章没怎么看懂。本书讲述了如何在命令行进行数据获取和格式化以为建模分析做准备,但在重要的建模分析章节缺很精简不清晰,似乎定位是入门的书却预定读者已经有了很多相关知识。
评分非常好的一本书,特别推荐。和我十几年的数据分析经验非常吻合。不是所有的工具都适合每个人,但是思想非常契合。因为每个人的分析数据差异非常大,完全可以自己定制自己的工具集。经验和思想的力量。
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