Name: Principles of Data Wrangling: Practical Techniques for Data Preparation (en Inglés)
Price: 40930.00 CLP
Availability: InStock
Author: Rattenbury, Tye ; Hellerstein, Joseph M. ; Heer, Jeffrey
ISBN: 9781491938928

portada Principles of Data Wrangling: Practical Techniques for Data Preparation (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Tye Rattenbury

Joseph M. Hellerstein

Jeffrey Heer

Editorial

O'Reilly Media

Año

2017

Idioma

Inglés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.3 x 17.8 x 0.5 cm

Peso

0.16 kg.

ISBN13

9781491938928

N° edición

Categorías

Gestión de proyectos de investigación y desarrollo
Análisis numérico

Principles of Data Wrangling: Practical Techniques for Data Preparation (en Inglés)

Tye Rattenbury (Autor) · Joseph M. Hellerstein (Autor) · Jeffrey Heer (Autor) · O'Reilly Media · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Principles of Data Wrangling: Practical Techniques for Data Preparation (en Inglés)"

A key task that any aspiring data-driven organization needs to learn is data wrangling, the process of converting raw data into something truly useful. This practical guide provides business analysts with an overview of various data wrangling techniques and tools, and puts the practice of data wrangling into context by asking, "What are you trying to do and why?"Wrangling data consumes roughly 50-80% of an analyst's time before any kind of analysis is possible. Written by key executives at Trifacta, this book walks you through the wrangling process by exploring several factors--time, granularity, scope, and structure--that you need to consider as you begin to work with data. You'll learn a shared language and a comprehensive understanding of data wrangling, with an emphasis on recent agile analytic processes used by many of today's data-driven organizations.Appreciate the importance--and the satisfaction--of wrangling data the right way.Understand what kind of data is availableChoose which data to use and at what level of detailMeaningfully combine multiple sources of dataDecide how to distill the results to a size and shape that can drive downstream analysis