Python

¹ Mängelexemplare sind Bücher mit leichten Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer auf dem Umschlag, Beschädigungen/Dellen am Buchschnitt oder ähnlichem. Diese Bücher sind durch einen Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet. Die frühere Buchpreisbindung ist dadurch aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

² Mängelexemplare mit ehemals gebundenen Ladenpreis. Mit leichten Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer auf dem Umschlag, Beschädigungen/Dellen am Buchschnitt oder ähnlichem. Diese Bücher können mit einem Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet sein. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den ehemaligen gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

³ Die Preisbindung dieses Artikels wurde aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen gebundenen Ladenpreis.

⁴ Der Preisvergleich bezieht sich auf die unverbindliche Preisempfehlung, wie diese vom Hersteller oder von einem Lieferanten zur Verfügung gestellt wird.

⁵ Diese Artikel haben leichte Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer oder ähnliches und können teilweise mit einem Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet sein. Der Preisvergleich bezieht sich auf die unverbindliche Preisempfehlung, wie diese vom Hersteller oder von einem Lieferanten zur Verfügung gestellt wird.

⁶ Der Preisvergleich bezieht sich auf die Summe der Einzelpreise der Artikel im Paket. Bei den zum Kauf angebotenen Artikeln handelt es sich um Mängelexemplare oder die Preisbindung dieser Artikel wurde aufgehoben oder der Preis wurde vom Verlag gesenkt oder um eine ehemalige unverbindliche Preisempfehlung des Herstellers. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen Preis. Der jeweils zutreffende Grund wird Ihnen auf der Artikelseite dargestellt.

⁷ Der gebundene Preis des Buches wurde vom Verlag gesenkt. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen gebundenen Preis.

⁸ Sonderausgabe in anderer Ausstattung, inhaltlich identisch. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den Vergleich Originalausgabe zu Sonderausgabe.

⁹ Der Preisvergleich bezieht sich auf den Originalpreis eines neuen Exemplares.

Einstieg in Python - Grundlagen der Python-Programmierung leicht und verständlich erklärt

Python-Tricks - Praktische Tipps für Fortgeschrittene

Mathe-Basics für Data Scientists - Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse

Architekturpatterns mit Python - Test-Driven Development, Domain-Driven Design und Event-Driven Microservices praktisch umgesetzt

Praxisbuch Unsupervised Learning - Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren

Deep Learning - Grundlagen und Implementierung - Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren

Python Challenge - Fit für Prüfung, Job-Interview und Praxis - mit 100 Aufgaben und Musterlösungen

Programmieren lernen von Kopf bis Fuß - Ihr Einstieg in die Programmierung mit Python

Python von Kopf bis Fuß - Grundlagen und Praxis der Python-Programmierung

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

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

Einführung in Data Science - Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Praktische Statistik für Data Scientists - 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

Hacking mit Python - Fehlersuche, Programmanalyse, Reverse Engineering

Der Weg zum Python-Profi - Ein Best-Practice-Buch für sauberes Programmieren

Python One-Liners - Profi-Programmierung durch kurz gefasstes Python

Python lernen - kurz & gut

Neuronale Netze selbst programmieren - Ein verständlicher Einstieg mit Python

Design Patterns für Machine Learning - Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline

Python lernen mit KI-Tools - Einstieg in die Programmierung mit KI-Unterstützung

GANs mit PyTorch selbst programmieren - Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks

PyTorch kompakt - Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Python Crashkurs - Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

Python für Excel - Eine moderne Umgebung für Automatisierung und Datenanalyse

Datenanalyse mit Python - Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Eigene Spiele programmieren: Python lernen - Der spielerische Weg zur Programmiersprache