Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Bad Data Handbook de Q. McCallum

Bad Data Handbook

Autor Q. McCallum
en Limba Engleză Paperback – 18 dec 2012
Welcome to data science's dirty secret: real-world data is messy. Data scientists must spend a good deal of time playing software developer, writing code to clean up data before they can actually do anything constructive with it. This is a necessary evil, but we can still make the most of it.
Citește tot Restrânge

Preț: 23130 lei

Preț vechi: 28912 lei
-20%

Puncte Express: 347

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 13-27 octombrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 40000 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781449321888
ISBN-10: 1449321887
Pagini: 262
Ilustrații: Illustrations
Dimensiuni: 177 x 233 x 20 mm
Greutate: 0.43 kg
Editura: O'Reilly

Cuprins

  • About the Authors
  • Preface
  • Chapter 1: Setting the Pace: What Is Bad Data?
  • Chapter 2: Is It Just Me, or Does This Data Smell Funny?
  • Chapter 3: Data Intended for Human Consumption, Not Machine Consumption
  • Chapter 4: Bad Data Lurking in Plain Text
  • Chapter 5: (Re)Organizing the Web's Data
  • Chapter 6: Detecting Liars and the Confused in Contradictory Online Reviews
  • Chapter 7: Will the Bad Data Please Stand Up?
  • Chapter 8: Blood, Sweat, and Urine
  • Chapter 9: When Data and Reality Don't Match
  • Chapter 10: Subtle Sources of Bias and Error
  • Chapter 11: Don't Let the Perfect Be the Enemy of the Good: Is Bad Data Really Bad?
  • Chapter 12: When Databases Attack: A Guide for When to Stick to Files
  • Chapter 13: Crouching Table, Hidden Network
  • Chapter 14: Myths of Cloud Computing
  • Chapter 15: The Dark Side of Data Science
  • Chapter 16: How to Feed and Care for Your Machine-Learning Experts
  • Chapter 17: Data Traceability
  • Chapter 18: Social Media: Erasable Ink?
  • Chapter 19: Data Quality Analysis Demystified: Knowing When Your Data Is Good Enough
  • Colophon