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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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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Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten
Aktualisiert: 2023-06-11
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Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten
Aktualisiert: 2023-05-11
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Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten
Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung
Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
Hoher Praxisnutzen durch Tipps zu Diagrammtypen, dem Einsatz von Farben und Formen u.v.m.
Wie wird Wissen, das in komplexen Datensätzen steckt, zugänglich? Durch professionelle Datenvisualisierung.
Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.
Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele.
Nach der Lektüre wissen Sie, was professionelle Abbildungen ausmacht:
Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten?
Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten
Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung
Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
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Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
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Wie wird Wissen, das in komplexen Datensätzen steckt, zugänglich? Durch professionelle Datenvisualisierung.
Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.
Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele.
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Aktualisiert: 2023-04-24
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Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
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Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.
Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele.
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Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten?
Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten
Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung
Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
Hoher Praxisnutzen durch Tipps zu Diagrammtypen, dem Einsatz von Farben und Formen u.v.m.
Wie wird Wissen, das in komplexen Datensätzen steckt, zugänglich? Durch professionelle Datenvisualisierung.
Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.
Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele.
Nach der Lektüre wissen Sie, was professionelle Abbildungen ausmacht:
Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten?
Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.
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Aktualisiert: 2023-04-11
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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 Datenanalysetätig 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/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
Aktualisiert: 2023-05-02
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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 Datenanalysetätig 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/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
Aktualisiert: 2023-05-02
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Sie wollen einen Roman oder ein Drehbuch schreiben? Sie suchen nach einer erfolgreichen Methode, Ihren Erzählstil zu verbessern? Dieses grundlegende Lehrbuch über das Schreiben wird Ihnen aufzeigen, wie Sie eine Geschichte aufzäumen, in Gang setzen und ideal ausrichten. Außerdem lernen Sie Geschichten in ihrer Tiefenstruktur zu verstehen. J.C. Mohring liefert Ihnen dazu die erfolgreichsten Plots aller Zeiten, auf denen jede Story basiert. Sie werden außerdem erkennen, wie Sie Figuren entwickeln, einen Spannungsbogen aufbauen und lernen, mit Plots umzugehen. So werden Sie zum Experten für Erzählungen und können das Potenzial Ihrer Story, ob Drehbuch oder Roman, zur vollen Entfaltung bringen.
Aktualisiert: 2020-08-12
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Sie wollen einen Roman oder ein Drehbuch schreiben? Sie suchen nach einer erfolgreichen Methode Ihren Erzählstil zu verbessern? Dieses grundlegende Lehrbuch über das Schreiben wird Ihnen aufzeigen, wie Sie eine Geschichte aufzäumen, in Gang setzen und ideal ausrichten. Außerdem lernen Sie Geschichten in ihrer Tiefenstruktur zu verstehen. J.C. Mohring liefert Ihnen dazu die erfolgreichsten Plots aller Zeiten, auf denen jede Story basiert. Sie werden außerdem erkennen, wie Sie Figuren entwickeln, einen Spannungsbogen aufbauen und lernen, mit Plots umzugehen. So werden Sie zum Experten für Erzählungen und können das Potenzial Ihrer Story, ob Drehbuch oder Roman, zur vollen Entfaltung bringen.
Aktualisiert: 2020-08-12
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Numerisches Python
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• 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
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• 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:
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Matplotlib:
Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots
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EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2022-10-11
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