擷取、清理、分析與轉換資料

如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。

Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。

您將學習如何：

‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料

‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料

‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器

‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化

‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)