Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz
Python effizient für 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 für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören 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 erläutert die Verwendung der folgenden Tools:
IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten 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 verfügbaren 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 möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit
über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Aktualisiert: 2023-07-01
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Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
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NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
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Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
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über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
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Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
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NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
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Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
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über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«
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Python effizient für 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 für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
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IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen
NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
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Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
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NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
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Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
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NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
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Neuronale Netze programmieren ohne Vorkenntnisse
Mit vielen anschaulichen Illustrationen und Diagrammen
Zahlreiche Beispielprogramme und Übungen zum Experimentieren
Künstliche Intelligenz fasziniert dich? Du möchtest wissen, was hinter Machine Learning steckt und wie du deine eigenen neuronalen Netze programmieren kannst? Dann ist dieses Buch genau das richtige für deinen Ausflug in die Welt der künstlichen Intelligenz.
Mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Bildern erfährst du von Grund auf, wie neuronale Netze funktionieren. In jedem Kapitel erwarten dich spannende Projekte zum Ausprobieren und Programmieraufgaben mit Lösungen. Dabei stehen vor allem Bild- und Texterkennung im Vordergrund.
Für all das brauchst du keine Vorkenntnisse. Ganz nebenbei erhältst du eine Einführung in Python und lernst Schritt für Schritt, wie du mit einfachen Programmiertechniken dein eigenes künstliches neuronales Netz programmiert und trainierst.
Aktualisiert: 2023-07-01
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Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter
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Visualisierung von Daten mit Matplotlib
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.
Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.
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NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python
Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten 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 verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.
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Der Schnellkurs für angehende Python-Profis
Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django
Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme
Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung
Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln.
Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen.
Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie:
leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django
immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren
interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren
Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit.
Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen
Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django.
Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-29
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Der Schnellkurs für angehende Python-Profis
Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django
Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme
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Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen.
Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie:
leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django
immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren
interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren
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Der Schnellkurs für angehende Python-Profis
Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django
Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme
Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung
Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln.
Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen.
Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie:
leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django
immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren
interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren
Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit.
Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen
Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django.
Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-29
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Numerisches Python
• Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
• Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
• Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
• Datenvisualisierung mit Matplotlib
• Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
AUS DEM INHALT //
NumPy:
Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs
Matplotlib:
Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots
Pandas:
Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2023-06-27
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