ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Advancing into Analytics: From Excel to Python and R

دانلود کتاب پیشرفت در تجزیه و تحلیل: از اکسل به پایتون و R

Advancing into Analytics: From Excel to Python and R

مشخصات کتاب

Advancing into Analytics: From Excel to Python and R

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 149209434X, 9781492094340 
ناشر: Oreilly & Associates Inc 
سال نشر: 2021 
تعداد صفحات:  
زبان: English 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 6 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 30,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 7


در صورت تبدیل فایل کتاب Advancing into Analytics: From Excel to Python and R به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب پیشرفت در تجزیه و تحلیل: از اکسل به پایتون و R نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب پیشرفت در تجزیه و تحلیل: از اکسل به پایتون و R



تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است دلهره‌آور به نظر برسد، اما اگر با اکسل آشنایی دارید، می‌توانید به شما کمک کند تا به سمت تجزیه و تحلیل جهش کنید. پیشرفت در تجزیه و تحلیل منحنی یادگیری شما را کاهش می دهد.

نویسنده جورج ماونت، بنیانگذار و مدیر عامل Stringfest Analytics، کاربران متوسط ​​اکسل را به وضوح و به آرامی به درک کاملی از تجزیه و تحلیل و داده ها راهنمایی می کند. پشته. این کتاب مفاهیم کلیدی آماری را از صفحات گسترده نشان می دهد و دانش موجود شما در مورد دستکاری داده ها را به برنامه نویسی R و Python متمرکز می کند.

با این کتاب کاربردی در کنار شما، یاد خواهید گرفت که چگونه:

  • کاوش یک مجموعه داده برای سوالات احتمالی تحقیق برای بررسی مفروضات و ساختن فرضیه ها
  • ارائه توصیه های تجاری قانع کننده با استفاده از آمار استنباطی
  • بارگیری، مشاهده و نوشتن مجموعه داده ها با استفاده از R و Python
  • انجام وظایف متداول جدال داده ها مانند مرتب سازی، فیلتر کردن و تجمیع با استفاده از R و Python
  • پیمایش و اجرای کد در نوت بوک های Jupyter
  • شناسایی، نصب، و کاربردی ترین بسته های منبع باز را برای نیازهای خود پیاده سازی کنید
  • و موارد دیگر

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Data analytics may seem daunting, but if you're familiar with Excel, you have a head start that can help you make the leap into analytics. Advancing into Analytics will lower your learning curve.

Author George Mount, founder and CEO of Stringfest Analytics, clearly and gently guides intermediate Excel users to a solid understanding of analytics and the data stack. This book demonstrates key statistical concepts from spreadsheets and pivots your existing knowledge about data manipulation into R and Python programming.

With this practical book at your side, you'll learn how to:

  • Explore a dataset for potential research questions to check assumptions and to build hypotheses
  • Make compelling business recommendations using inferential statistics
  • Load, view, and write datasets using R and Python
  • Perform common data wrangling tasks such as sorting, filtering, and aggregating using R and Python
  • Navigate and execute code in Jupyter notebooks
  • Identify, install, and implement the most useful open source packages for your needs
  • And more


فهرست مطالب

Cover
Copyright
Table of Contents
Preface
	Learning Objective
	Prerequisites
		Technical Requirements
		Technological Requirements
	How I Got Here
	“Excel Bad, Coding Good”
	The Instructional Benefits of Excel
	Book Overview
	End-of-Chapter Exercises
	This Is Not a Laundry List
	Don’t Panic
	Conventions Used in This Book
	Using Code Examples
	O’Reilly Online Learning
	How to Contact Us
	Acknowledgments
Part I. Foundations of Analytics in Excel
	Chapter 1. Foundations of Exploratory Data Analysis
		What Is Exploratory Data Analysis?
			Observations
			Variables
		Demonstration: Classifying Variables
		Recap: Variable Types
		Exploring Variables in Excel
			Exploring Categorical Variables
			Exploring Quantitative Variables
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 2. Foundations of Probability
		Probability and Randomness
		Probability and Sample Space
		Probability and Experiments
		Unconditional and Conditional Probability
		Probability Distributions
			Discrete Probability Distributions
			Continuous Probability Distributions
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 3. Foundations of Inferential Statistics
		The Framework of Statistical Inference
			Collect a Representative Sample
			State the Hypotheses
			Formulate an Analysis Plan
			Analyze the Data
			Make a Decision
		It’s Your World…the Data’s Only Living in It
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 4. Correlation and Regression
		“Correlation Does Not Imply Causation”
		Introducing Correlation
		From Correlation to Regression
		Linear Regression in Excel
		Rethinking Our Results: Spurious Relationships
		Conclusion
		Advancing into Programming
		Exercises
	Chapter 5. The Data Analytics Stack
		Statistics Versus Data Analytics Versus Data Science
			Statistics
			Data Analytics
			Business Analytics
			Data Science
			Machine Learning
			Distinct, but Not Exclusive
		The Importance of the Data Analytics Stack
			Spreadsheets
			Databases
			Business Intelligence Platforms
			Data Programming Languages
		Conclusion
		What’s Next
		Exercises
Part II. From Excel to R
	Chapter 6. First Steps with R for Excel Users
		Downloading R
		Getting Started with RStudio
		Packages in R
		Upgrading R, RStudio, and R Packages
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 7. Data Structures in R
		Vectors
		Indexing and Subsetting Vectors
		From Excel Tables to R Data Frames
		Importing Data in R
		Exploring a Data Frame
		Indexing and Subsetting Data Frames
		Writing Data Frames
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 8. Data Manipulation and Visualization in R
		Data Manipulation with dplyr
			Column-Wise Operations
			Row-Wise Operations
			Aggregating and Joining Data
			dplyr and the Power of the Pipe (%>%)
			Reshaping Data with tidyr
		Data Visualization with ggplot2
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 9. Capstone: R for Data Analytics
		Exploratory Data Analysis
		Hypothesis Testing
			Independent Samples t-test
			Linear Regression
			Train/Test Split and Validation
		Conclusion
		Exercises
Part III. From Excel to Python
	Chapter 10. First Steps with Python for Excel Users
		Downloading Python
		Getting Started with Jupyter
		Modules in Python
		Upgrading Python, Anaconda, and Python packages
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 11. Data Structures in Python
		NumPy arrays
		Indexing and Subsetting NumPy Arrays
		Introducing Pandas DataFrames
		Importing Data in Python
		Exploring a DataFrame
			Indexing and Subsetting DataFrames
			Writing DataFrames
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 12. Data Manipulation and Visualization in Python
		Column-Wise Operations
		Row-Wise Operations
		Aggregating and Joining Data
		Reshaping Data
		Data Visualization
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 13. Capstone: Python for Data Analytics
		Exploratory Data Analysis
		Hypothesis Testing
			Independent Samples T-test
			Linear Regression
			Train/Test Split and Validation
		Conclusion
		Exercises
	Chapter 14. Conclusion and Next Steps
		Further Slices of the Stack
		Research Design and Business Experiments
		Further Statistical Methods
		Data Science and Machine Learning
		Version Control
		Ethics
		Go Forth and Data How You Please
		Parting Words
Index
About the Author
Colophon




نظرات کاربران