Datenanalyse mit Python - Wes Mckinney

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Résumé :
Erfahren Sie alles ?ber das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datens?tzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv l?sen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begr?nder des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl f?r Datenanalysten, f?r die Python Neuland ist, als auch f?r Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugeh?riges Material des Buchs sind auf GitHub verf?gbar. Aus dem Inhalt: - Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook f?r das explorative Computing - Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen - Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas- Bibliothek ein - Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenf?hren und Umformen von Daten - Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib - Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datens?tzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten F?r diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einf?hrung in statsmodels und scikit-learn. Bereits ein Klassiker im Python-?kosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erkl?rung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing. - Fernando P?rez, Assistant Professor f?r Statistik an der UC Berkeley, Begr?nder von IPython und Mitbegr?nder von Project Jupyter

Biographie:
Wes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in New York. Nach dem Abschluss seines Mathematikstudiums am MIT im Jahre 2007 arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenwich, Connecticut. Frustriert von umst?ndlichen Datenanalysewerkzeugen lernte er Python und startete das pandas-Projekt. Inzwischen ist er ein aktives Mitglied der wissenschaftlichen Python-Community und ein Verfechter des Einsatzes von Python in Datenanalyse, Finanzen und Statistikanwendungen.

Sp?ter war Wes Mitbegr?nder und CEO von DataPad, das im Jahre 2014 von Cloudera ?bernommen wurde. Seitdem befasst er sich auch mit der Big-Data-Technologie und ist Teil der Projektmanagementkomitees f?r die Projekte Apache Arrow und Apache Parquet in der Apache Software Foundation. 2016 ist er zu Two Sigma Investments in New York City gewechselt, wo er weiterhin daran arbeitet, die Datenanalyse durch Open-Source-Software schneller und einfacher zu machen.