Facebook - konwersja
  • Empik Go W empik go

Getting Started with Haskell Data Analysis - ebook

Wydawnictwo:
Data wydania:
31 października 2018
Format ebooka:
EPUB
Format EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie. Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego, który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego, który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.

Getting Started with Haskell Data Analysis - ebook

Put your Haskell skills to work and generate publication-ready visualizations in no time at all

Key Features

  • Take your data analysis skills to the next level using the power of Haskell
  • Understand regression analysis, perform multivariate regression, and untangle different cluster varieties
  • Create publication-ready visualizations of data

Book Description

Every business and organization that collects data is capable of tapping into its own data to gain insights how to improve. Haskell is a purely functional and lazy programming language, well-suited to handling large data analysis problems. This book will take you through the more difficult problems of data analysis in a hands-on manner.

This book will help you get up-to-speed with the basics of data analysis and approaches in the Haskell language. You'll learn about statistical computing, file formats (CSV and SQLite3), descriptive statistics, charts, and progress to more advanced concepts such as understanding the importance of normal distribution. While mathematics is a big part of data analysis, we've tried to keep this course simple and approachable so that you can apply what you learn to the real world.

By the end of this book, you will have a thorough understanding of data analysis, and the different ways of analyzing data. You will have a mastery of all the tools and techniques in Haskell for effective data analysis.

What you will learn

  • Learn to parse a CSV file and read data into the Haskell environment
  • Create Haskell functions for common descriptive statistics functions
  • Create an SQLite3 database using an existing CSV file
  • Learn the versatility of SELECT queries for slicing data into smaller chunks
  • Apply regular expressions in large-scale datasets using both CSV and SQLite3 files
  • Create a Kernel Density Estimator visualization using normal distribution

Who this book is for

This book is intended for people who wish to expand their knowledge of statistics and data analysis via real-world examples. A basic understanding of the Haskell language is expected. If you are feeling brave, you can jump right into the functional programming style.

James Church lives in Clarksville, Tennessee, United States, where he enjoys teaching, programming, and playing board games with his wife, Michelle. He is an assistant professor of computer science at Austin Peay State University. He has consulted for various companies and a chemical laboratory for the purpose of performing data analysis work. James is the author of Learning Haskell Data Analysis.
Kategoria: Computer Technology
Język: Angielski
Zabezpieczenie: Watermark
Watermark
Watermarkowanie polega na znakowaniu plików wewnątrz treści, dzięki czemu możliwe jest rozpoznanie unikatowej licencji transakcyjnej Użytkownika. E-książki zabezpieczone watermarkiem można odczytywać na wszystkich urządzeniach odtwarzających wybrany format (czytniki, tablety, smartfony). Nie ma również ograniczeń liczby licencji oraz istnieje możliwość swobodnego przenoszenia plików między urządzeniami. Pliki z watermarkiem są kompatybilne z popularnymi programami do odczytywania ebooków, jak np. Calibre oraz aplikacjami na urządzenia mobilne na takie platformy jak iOS oraz Android.
ISBN: 978-1-78980-860-5
Rozmiar pliku: 16 MB

BESTSELLERY

Kategorie: