Datenanalyse trainieren von Schworm,  Sascha

Datenanalyse trainieren

Mit 60 Workouts in Python und R. Inkl. E-Book

Der Trainingsplan für alle, die weiter kommen wollen
In diesem Übungsbuch trainierst du anhand von kurzweiligen und praxisnahen Aufgaben deine Fähigkeit Daten zu analysieren. Jedes Kapitel beginnt mit einem kurzen Warmup zum behandelten Thema; die Umsetzung übst du dann anhand von zahlreichen Workout-Aufgaben. Du startest mit einfachen Aufgaben und steigerst dich hin zu komplexeren Fragestellungen. Damit dir nicht langweilig wird, gibt es 60 praxisnahe Übungen. So lernst du z. B., wie du Verkaufstransaktionen eines E-Commerce-Händlers auswertest und visualisierst, Wohnungsgröße und -miete in Bezug setzt oder, wie du einen Boxplot programmierst, um die Werteverteilung darzustellen Solltest du mal nicht selbstständig vorankommen, dann werden dir in jedem Workout Lösungshinweise als Hilfestellung angeboten. Die kommentierten Lösungen liegen in den Programmiersprachen Python und R vor. Als Übungsumgebung werden Jupyter Notebooks eingesetzt.

EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.

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Produktinformationen

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Die Publikation Datenanalyse trainieren - Mit 60 Workouts in Python und R. Inkl. E-Book von ist bei Hanser, Carl erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: Data Science, Datenanalyse, Informatik, Lösungen, Machine learning, Python, Statistik, Uebungen. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buch-findr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 29.99 EUR und in Österreich 30.9 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!