Handbuch Data Science mit Python - Vanderplas, Jake

Format: Broché
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Livre Littérature Générale - Vanderplas, Jake - 01/11/2023 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Vanderplas, JakeEditeur : O'reillyLangue : AllemandParution : 01/11/2023Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de pages : 576Expédition : 1050Dimensions : 23.8 x 16.7 x 3.5 ...

Auteur(s) : Vanderplas, Jake

Editeur : O'reilly

Langue : Allemand

Parution : 01/11/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 576

Expédition : 1050

Dimensions : 23.8 x 16.7 x 3.5

Résumé :
Der unverzichtbare Werkzeugkasten f?r Data Science in der 2. Auflage

Das bew?hrte Standardwerk jetzt in vollst?ndig 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 erm?glichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren

F?r viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verf?gbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erl?utert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit Learn und verwandte Werkzeuge.

F?r Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unsch?tzbarem Wert bei der Erledigung ihrer t?glichen Aufgaben. Dazu geh?ren 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 f?r Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird

NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit

Pandas verf?gt ?ber das DataFrameObjekt f?r die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten

Matplotlib erm?glicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten

ScikitLearn unterst?tzt bei der Implementierung der wichtigsten und gebr?uchlichsten Algorithmen f?r das Machine Learning

?Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erl?utert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verst?ndlichen Erkl?rungen.? -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegr?nder des Jupyter-Projekts

Biographie:
Jake VanderPlas ist Software Engineer bei Google Research und arbeitet an Tools, die datenintensive Forschung unterst?tzen. Er entwickelt Python-Tools f?r den Einsatz in der Data Science, darunter Pakete wie Scikit-Learn, SciPy, AstroPy, Altair, JAX und viele andere. Er engagiert sich in der Data-Science-Community, konzipiert Tutorials zu Themen des wissenschaftlichen Computings und h?lt Vortr?ge auf vielen verschiedenen Konferenzen in der Data-Science-Welt.

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