Modelagem De Dados Graficos Em Python Um Guia Pratico Para Curadoria Analise E Modelagem De Dados Com Graficos
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Modelagem de dados gráficos em Python Um guia prático para curadoria, análise e modelagem de dados com gráficos
Aprenda a transformar, armazenar, evoluir, refatorar, modelar e criar projeções de gráficos usando a linguagem de programação Python Características principais: Transforme modelos de dados relacionais em modelos de dados gráficos enquanto aprende as principais aplicações ao longo do caminho Descubra desafios comuns na modelagem e análise de gráficos e aprenda como superá-los Pratique casos de uso do mundo real de detecção de comunidade, gráfico de conhecimento e rede de recomendação Descrição do livro: Os gráficos se tornaram cada vez mais integrais para alimentar os produtos e serviços que usamos em nossas vidas diárias, impulsionando mídias sociais, recomendações de compras on-line e até mesmo detecção de fraudes. Com este livro, você verá como um bom modelo de dados de gráfico pode ajudar a aumentar a eficiência e desbloquear insights ocultos por meio de análises de rede complexas. Graph Data Modeling in Python guiará você através do design, implementação e aproveitamento de uma variedade de modelos de dados de gráficos usando as populares bibliotecas Python de código aberto NetworkX e igraph. Seguindo casos de uso prático e exemplos, você descobrirá como projetar modelos de gráficos ideais capazes de suportar uma ampla gama de consultas e recursos. Além disso, você fará uma transição perfeita de bancos de dados relacionais tradicionais e dados tabulares para o mundo dinâmico de estruturas de dados de gráficos que permitem análises poderosas baseadas em caminhos. Além de aprender a gerenciar um banco de dados de gráficos persistente usando o Neo4j, você também aprenderá a adaptar seu modelo de rede aos requisitos de dados em evolução. Ao final deste livro, você será capaz de transformar dados tabulares em poderosos modelos de dados de gráfico. Em essência, você construirá seu conhecimento de iniciante a praticante de nível avançado em pouco tempo. O que você aprenderá: Projetar modelos de dados de gráfico e melhores práticas de design de esquema mestre Trabalhar com as estruturas NetworkX e igraph em Python Armazene, consulte, ingira e refatore dados de gráfico Armazene seus gráficos na memória com Neo4j Construir e trabalhar com projeções e colocá-las em prática Refatore esquemas e aprenda táticas para gerenciar um modelo de dados de gráfico evoluído Para quem é este livro: Se você é um analista de dados ou desenvolvedor de banco de dados interessado em aprender bancos de dados de grafos e como curar e extrair dados deles, este é o livro para você. Ele também é benéfico para cientistas de dados e desenvolvedores Python que buscam começar com modelagem de dados de grafos. Embora conhecimento de Python seja assumido, nenhuma experiência prévia em teoria e técnicas de modelagem de dados de grafos é necessária.
The Data Journalism Handbook
Author: Jonathan Gray
language: en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date: 2012-07-12
When you combine the sheer scale and range of digital information now available with a journalist’s "nose for news" and her ability to tell a compelling story, a new world of possibility opens up. With The Data Journalism Handbook, you’ll explore the potential, limits, and applied uses of this new and fascinating field. This valuable handbook has attracted scores of contributors since the European Journalism Centre and the Open Knowledge Foundation launched the project at MozFest 2011. Through a collection of tips and techniques from leading journalists, professors, software developers, and data analysts, you’ll learn how data can be either the source of data journalism or a tool with which the story is told—or both. Examine the use of data journalism at the BBC, the Chicago Tribune, the Guardian, and other news organizations Explore in-depth case studies on elections, riots, school performance, and corruption Learn how to find data from the Web, through freedom of information laws, and by "crowd sourcing" Extract information from raw data with tips for working with numbers and statistics and using data visualization Deliver data through infographics, news apps, open data platforms, and download links
Python Data Science Handbook
Author: Jake VanderPlas
language: en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date: 2016-11-21
For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you’ll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms