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  1. Programmierung, Informatik
  2. Datenanalyse, Statistik
Handbuch Data Science mit Python

Handbuch Data Science mit Python - Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten

Taschenbuch
von Jake VanderPlas
49,90 €
inkl. MwSt. versandkostenfrei!
Produktdetails  
Verlag dpunkt
Auflage 2023
Seiten 576
Format 21,2 x 3,2 x 24,7 cm
Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
Gewicht 1049 g
Reihe Animals
ISBN-10 3960092253
ISBN-13 9783960092254
Bestell-Nr 96009225A
Produktbeschreibung  

Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren
Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit Learn und verwandte Werkzeuge.

Für Datenanalystinnen und analysten und Data Crunche r mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen.

Dieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools:
IPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit Pandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten Matplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten ScikitLearn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning
»Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Autorenporträt  
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