Practical Data Science Environments with Python and R

From Beginner to Practitioner: A Practical Path to Learning Data Science

Key Features
? Build production-ready data science environments from scratch.
? Learn Python and R through complete, real-world workflows for cleaning, visualizing, and modeling data.
? Learn real-world and practical workflows used by modern data organizations.

Book Description
Data science often fails beginners not because of complex algorithms, but because setting up the right tools, environments, and workflows is confusing and poorly explained. Practical Data Science Environments with Python and R fills that gap by focusing on the practical foundations required to work effectively in real data science settings.

You begin by developing a clear understanding of the data science landscape, including how different programming languages, tools, and platforms are used across analytics and machine learning workflows. As you advance, you learn how to import structured and unstructured data, apply systematic cleaning and transformation techniques, and perform exploratory analysis to understand data behavior.

You will implement and evaluate foundational models while learning how to organize code, manage versions with Git, and follow workflows used in professional data teams. The final chapters connect these skills to industry use cases, advanced topics, and next steps, preparing you to continue growing beyond the basics.

What you will learn
? Build complete, reproducible data science environments from scratch.
? Prepare raw data through structured cleaning and transformation processes.
? Apply Python and R workflows for end-to-end data analysis tasks.
? Visualize data to identify patterns and communicate analytical insights.
? Implement and evaluate foundational machine learning models.
? Manage data science projects using industry-standard version control workflows.

Table of Contents
1. An Overview of Data Science
2. Comparing Programming Languages and Various Environments
3. Setting Up Data Science Environment
4. Importing and Cleaning Data in Python and R
5. Data Wrangling and Manipulation in Python and R
6. Data Visualization in Python and R
7. Introduction to Data Science Algorithms
8. Implementing Machine Learning Models
9. Version Control with Git
10. Data Science and Analytics in Industry
11. Advanced Topics and Next Steps
       Index
 

Il formato EPUB è uno standard libero e aperto che è stato sviluppato e pensato specificamente per la produzione di libri digitali. Il grande vantaggio di questo formato è che permette al testo di adattarsi automaticamente allo schermo del dispositivo di lettura, di aumentare o diminuire la dimensione del carattere, personalizzando al massimo l’esperienza di lettura.

Adobe DRM è una tecnologia di Adobe ampiamente utilizzata dagli editori per la distribuzione e protezione dei loro eBook. Il DRM di Adobe è compatibile con la larga maggioranza di lettori eBook. Tra le eccezioni c’è il Kindle. Per visualizzare un elenco dei lettori eBook che supportano il DRM Adobe clicca qui.

Per scaricare e leggere un eBook protetto da DRM Adobe è necessario disporre di un account Adobe, ovvero un ID e una password autorizzati da Adobe e scaricare il programma gratuito Adobe Digital Editions.

Per creare un ID Adobe effettua le seguenti operazioni:

1. Vai sul sito www.adobe.it
2. Clicca sulla voce Accedi in alto a destra
3. Clicca sul bottone Crea un account Adobe
4. Segui le istruzioni

Per scaricare il programma Adobe Digital Editions visita questa pagina.

Per leggere i file protetti da Adobe DRM: per i dispositivi Apple (iPad, iPod Touch e iPhone) è consigliabile scaricare l'applicazione gratutita Bluefire Reader. Clicca qui per maggiori informazioni.

Per i dispositivi Android (tablet e smartphone) è consigliata l'applicazione Aldiko, disponibile gratuitamente nel market. Clicca qui per maggiori informazioni.