Data Science at the Command Line pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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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.

出版者:O'Reilly Media

作者:Jeroen Janssens

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2014-10-20

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491947852

丛书系列:

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

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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

具体描述

读后感

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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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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...

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用户评价

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一种个人化轻量级的数据处理思路

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在电脑上细看了前4章，后续是浏览。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 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据操作。4 高级操作要借助别的语言，可视化是用的R，建模是用的Tapkee 5.了解了一些常用的linux命令，这个其实是主要目的，后续可以在实践中遇到了之后再多了解 6. 还是老老实实把python学扎实最实用

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kind of outdated

评分☆☆☆☆☆

不少工具不是linux 原生的..

评分☆☆☆☆☆

不少工具不是linux 原生的..