Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollst�ndigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Bestandsnummer des Verk�ufers M03958456952-G

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Bibliografische Details

Titel: Data Science mit Python: Das Handbuch f�r den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn (mitp Professional)
Verlag: MITP Verlags GmbH
Erscheinungsjahr: 2017
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3958456952
ISBN-13: 9783958456952
Einband: Softcover
Zustand: good

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Die wichtigsten Tools f�r die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz

Python effizient f�r 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 f�r viele die erste Wahl f�r Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verf�gbar ist. In diesem Buch erl�utert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.

F�r Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unsch�tzbarem Wert f�r jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung allt�glicher Aufgaben. Dazu geh�ren 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 erl�utert die Verwendung der folgenden Tools:

IPython und Jupyter f�r datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib f�r vielf�ltige M�glichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings

Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verf�gbaren 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 m�chten, 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 erl�utert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verst�ndlichen Erkl�rungen.�

Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegr�nder des Jupyter-Projekts

�ber die Autorin bzw. den Autor

Jake VanderPlas ist seit Langem User und Entwickler von SciPy. Derzeit ist er als interdisziplin�rer Forschungsdirektor an der Universit�t Washington t�tig, f�hrt eigene astronomische Forschungsarbeiten durch und ber�t dort ans�ssige Wissenschaftler, die in vielen verschiedenen Fachgebieten arbeiten.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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