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Data Science mit Python - Vanderplas, Jake

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      Avis sur Data Science Mit Python Format Broché  - Livre Informatique

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      Présentation Data Science Mit Python Format Broché

       - Livre Informatique

      Livre Informatique - Vanderplas, Jake - 01/11/2017 - Broché - Langue : Allemand

      . .

    • Auteur(s) : Vanderplas, Jake
    • Editeur : Mitp Verlags Gmbh & Co.Kg
    • Langue : Allemand
    • Parution : 01/11/2017
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 549
    • Expédition : 946
    • Dimensions : 24.1 x 17.2 x 3.0
    • ISBN : 9783958456952



    • Résumé :

      • 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...

      Biographie:
      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....

      Sommaire:

      • 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...

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