Python for Information Professionals : How to Design Practical Applications to Capitalize on the Data Explosion
Langue : anglais
Edité par Rowman & Littlefield Publishers, 2023
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- Neuf

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Python for Information Professionals: How to Design Practical Applications to Capitalize on the Data Explosion is an introduction to the Python programming language for library and information professionals with little or no prior experience. As opposed to the many Python books available today that focus on the language only from a general sense, this book is designed specifically for information professionals who are seeking to advance their career prospects or challenge themselves in new ways by acquiring skills within the rapidly expanding field of data science.Readers of Python for Information Professionals will learn to:a.Develop Python applications for the retrieval, cleaning, and analysis of large datasets.b.Design applications to support traditional library functions and create new opportunities to maximize library value.c.Consider data security and privacy relevant to data analysis when using the Python language.
N° de réf. du vendeur 9781538178249
- Titre
- Python for Information Professionals : How to Design Practical Applications to Capitalize on the Data Explosion
- Auteur
- Brady Lund
- Éditeur
- Rowman & Littlefield Publishers
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1538178249
- ISBN à 13 chiffres
- 9781538178249
- Poids de l'article
- 409 grammes
- Dimensions
- 235x157x14 mm
Python for Information Professionals: How to Design Practical Applications to Capitalize on the Data Explosion is an introduction to the Python programming language for library and information professionals with little or no prior experience. As opposed to the many Python books available today that focus on the language only from a general sense, this book is designed specifically for information professionals who are seeking to advance their career prospects or challenge themselves in new ways by acquiring skills within the rapidly expanding field of data science.
Readers of Python for Information Professionals will learn to:
Develop Python applications for the retrieval, cleaning, and analysis of large datasets. Design applications to support traditional library functions and create new opportunities to maximize library value. Consider data security and privacy relevant to data analysis when using the Python language.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Daniel Agbaji is a Ph.D. student in information science at the University of North Texas, with a major in Data Science-Artificial Intelligence and Machine Learning. As an experienced researcher and software developer, he has written scholarly publications and book chapters with notable publishers. Daniel has published articles in the information science and library field. As a software developer, Daniel has written thousands of lines of code for fortune 500 companies which are not publicly available due to company policies.
Kossi Dodzi Bissadu is a Ph.D. student in the computer science at the University of North Texas. He currently works as a software engineer at Zenner USA where he leads various products, software, applications, and systems development projects. He is also a US Air Force veteran, very talented and dedicated professional who has more than ten-year professional record achievements, and demonstrated success leading, managing, and working in Technology and Sciences. Kossi has several industry certifications including certified blockchain developer, AWS certified cloud practitioner, and CompTIA Security+.
Haihua Chen, Ph.D., is an assistant professor of information science at the University of North Texas. He has more than ten years of experience in Python and five years of experience in teaching technical courses for information science and data science students using Python. Dr. Chen has published nearly 40 articles on natural language processing, machine learning, data quality, information retrieval, digital libraries, and applied data science. He is the editor of The Electronic Library and the leading guest editor of Frontiers in Big Data and Information Discovery & Delivery special issues. He is also serving as the reviewer/ PC member for more than 20 peer-review journals/ conferences in information science and computer science.
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