Titel: Jake VanderPlas - Data Science mit Python: Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Genre: Computer - Programmierung
Format: PDF
Sprache: German
Größe: 12.3 Mb
Hoster: NitroFlare
Passwort: John
Info:
Die wichtigsten Tools fr die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient fr datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist fr viele die erste Wahl fr Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfgbar ist. In diesem Buch erlutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Fr Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschtzbarem Wert fr jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltglicher Aufgaben. Dazu gehren das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erlutert die Verwendung der folgenden Tools: IPython und Jupyter fr datenintensive Berechnungen NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python Matplotlib fr vielfltige Mglichkeiten der Visualisierung von Daten Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und * meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfgbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: Wenn Sie Data Science mit Python betreiben mchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit ber die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erlutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verstndlichen Erklrungen
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