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.
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.«
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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.
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
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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.
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:
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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.«
– Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
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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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»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
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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.
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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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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Aktualisiert: 2023-07-01
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Sind Sie bereit, ein echter Pythonista zu werden? Dann wird dieses Buch Ihr treuer Begleiter. Es bietet geballtes Insider- Know-how zu Best Practices und den bevorzugten Werk- zeugen der Python-Community. Sie werden Ihre Python- Kenntnisse entscheidend verbessern – ob Sie einfach nur neugierig sind, als Normalsterblicher zu Open-Source- Projekten beitragen oder ein Unternehmen rund um Python aufbauen möchten.
Dieses Buch wurde im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts von über einhundert Mitgliedern der Python-Community geschrieben. In Teil 1 geht es um das Einrichten der Python- Umgebung (Interpreter, Python-Installation, Texteditor, IDE). Dann tauchen Sie in Beispiel-Code ein, der den Python-Stil mustergültig umsetzt. Teil 3 macht Sie mit Bibliotheken vertraut, die von der Python-Community bevorzugt genutzt werden.
- Entwickeln Sie besseren Python-Code, indem Sie Stil, Konventionen, Idiome und Fallstricke kennen lernen.
- Sehen Sie sich exzellente Open-Source-Codebeispiele ausgewählter Python-Bibliotheken an.
- Studieren Sie Best Practices für die Paketierung und Distribution von Python-Code.
- Erkunden Sie Pythons Bibliotheken für die Benutzer-Interaktion – von Konsolenanwendungen über GUIs bis hin zu Webapplikationen.
- Lernen Sie Tools für die Systemadministration sowie das Interfacing mit C- und C++-Bibliotheken kennen und verbessern Sie die Geschwindigkeit von Python.
- Arbeiten Sie mit Netzwerk-Bibliotheken für asynchrone Aktionen, Serialisierung und Kryptogra e.
- Lernen Sie Bibliotheken zur Datenpersistenz und - manipulation kennen, darunter auch Werkzeuge zur Bild- und Audioverarbeitung.
Aktualisiert: 2023-06-11
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Diese Python-Einführung konzentriert sich auf das Wesentliche: Sie erfahren, wie Sie die Sprache in eigenen Projekten einsetzen, und lernen alle Grundlagen kennen – Datenstrukturen und Typen, Programmierlogik, den Umgang mit Modulen, die Vorteile der funktionalen und objektorientierten Programmierung. So erfahren Sie praxisgerecht, wie Sie mit Python Daten verarbeiten, den Raspberry Pi ansteuern, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und viele andere Probleme lösen.
Aus dem Inhalt:
Hello World! Python installieren und einrichten
Variablen, Datenstrukturen, Zeichenketten und Operatoren
Listen, Tupel, Arrays, Sets und Dictionarys
Verzweigungen und Schleifen, Umgang mit Fehlern
Funktionen und funktionale Programmierung
Objektorientierte Programmierung: Klassen, Konstrukte, Methoden
Module und Python-Interna
Daten lesen, schreiben und verarbeiten
Python und die Systemadministration
Grafikprogrammierung und Oberfächen
Den Raspberry Pi mit Python steuern
Wissenschaftliches Arbeiten mit Python
Aktualisiert: 2023-05-23
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Sind Sie bereit, ein echter Pythonista zu werden? Dann wird dieses Buch Ihr treuer Begleiter. Es bietet geballtes Insider- Know-how zu Best Practices und den bevorzugten Werk- zeugen der Python-Community. Sie werden Ihre Python- Kenntnisse entscheidend verbessern – ob Sie einfach nur neugierig sind, als Normalsterblicher zu Open-Source- Projekten beitragen oder ein Unternehmen rund um Python aufbauen möchten.
Dieses Buch wurde im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts von über einhundert Mitgliedern der Python-Community geschrieben. In Teil 1 geht es um das Einrichten der Python- Umgebung (Interpreter, Python-Installation, Texteditor, IDE). Dann tauchen Sie in Beispiel-Code ein, der den Python-Stil mustergültig umsetzt. Teil 3 macht Sie mit Bibliotheken vertraut, die von der Python-Community bevorzugt genutzt werden.
- Entwickeln Sie besseren Python-Code, indem Sie Stil, Konventionen, Idiome und Fallstricke kennen lernen.
- Sehen Sie sich exzellente Open-Source-Codebeispiele ausgewählter Python-Bibliotheken an.
- Studieren Sie Best Practices für die Paketierung und Distribution von Python-Code.
- Erkunden Sie Pythons Bibliotheken für die Benutzer-Interaktion – von Konsolenanwendungen über GUIs bis hin zu Webapplikationen.
- Lernen Sie Tools für die Systemadministration sowie das Interfacing mit C- und C++-Bibliotheken kennen und verbessern Sie die Geschwindigkeit von Python.
- Arbeiten Sie mit Netzwerk-Bibliotheken für asynchrone Aktionen, Serialisierung und Kryptogra e.
- Lernen Sie Bibliotheken zur Datenpersistenz und - manipulation kennen, darunter auch Werkzeuge zur Bild- und Audioverarbeitung.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Sind Sie bereit, ein echter Pythonista zu werden? Dann wird dieses Buch Ihr treuer Begleiter. Es bietet geballtes Insider-Know-how zu Best Practices und den bevorzugten Werkzeugen der Python-Community. Sie werden Ihre Python-Kenntnisse entscheidend verbessern – ob Sie einfach nur neugierig sind, als Normalsterblicher zu Open-Source-Projekten beitragen oder ein Unternehmen rund um Python aufbauen möchten.
Dieses Buch wurde im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts von über einhundert Mitgliedern der Python-Community geschrieben. In Teil 1 geht es um das Einrichten der Python-Umgebung (Interpreter, Python-Installation, Texteditor, IDE). Dann tauchen Sie in Beispiel-Code ein, der den Python-Stil mustergültig umsetzt. Teil 3 macht Sie mit Bibliotheken vertraut, die von der Python-Community bevorzugt genutzt werden.
- Entwickeln Sie besseren Python-Code, indem Sie Stil, Konventionen, Idiome und Fallstricke kennenlernen.
- Sehen Sie sich exzellente Open-Source-Codebeispiele ausgewählter Python-Bibliotheken an.
- Studieren Sie Best Practices für die Paketierung und Distribution von Python-Code.
- Erkunden Sie Pythons Bibliotheken für die Benutzer-Interaktion – von Konsolenanwendungen über GUIs bis hin zu Webapplikationen.
- Lernen Sie Tools für die Systemadministration sowie das Interfacing mit C- und C++-Bibliotheken kennen und verbessern Sie die Geschwindigkeit von Python.
- Arbeiten Sie mit Netzwerk-Bibliotheken für asynchrone Aktionen, Serialisierung und Kryptografie.
- Lernen Sie Bibliotheken zur Datenpersistenz und -manipulation kennen, darunter auch Werkzeuge zur Bild- und Audioverarbeitung.
Prägnant und meinungsstark nimmt Sie der Hitchhiker's Guide mit auf
eine Pro-Tour durch das Python-Universum.
Raymond Hettinger, Python Core Developer
Aktualisiert: 2023-05-08
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Sind Sie bereit, ein echter Pythonista zu werden? Dann wird dieses Buch Ihr treuer Begleiter. Es bietet geballtes Insider-Know-how zu Best Practices und den bevorzugten Werkzeugen der Python-Community. Sie werden Ihre Python-Kenntnisse entscheidend verbessern – ob Sie einfach nur neugierig sind, als Normalsterblicher zu Open-Source-Projekten beitragen oder ein Unternehmen rund um Python aufbauen möchten.
Dieses Buch wurde im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts von über einhundert Mitgliedern der Python-Community geschrieben. In Teil 1 geht es um das Einrichten der Python-Umgebung (Interpreter, Python-Installation, Texteditor, IDE). Dann tauchen Sie in Beispiel-Code ein, der den Python-Stil mustergültig umsetzt. Teil 3 macht Sie mit Bibliotheken vertraut, die von der Python-Community bevorzugt genutzt werden.
- Entwickeln Sie besseren Python-Code, indem Sie Stil, Konventionen, Idiome und Fallstricke kennenlernen.
- Sehen Sie sich exzellente Open-Source-Codebeispiele ausgewählter Python-Bibliotheken an.
- Studieren Sie Best Practices für die Paketierung und Distribution von Python-Code.
- Erkunden Sie Pythons Bibliotheken für die Benutzer-Interaktion – von Konsolenanwendungen über GUIs bis hin zu Webapplikationen.
- Lernen Sie Tools für die Systemadministration sowie das Interfacing mit C- und C++-Bibliotheken kennen und verbessern Sie die Geschwindigkeit von Python.
- Arbeiten Sie mit Netzwerk-Bibliotheken für asynchrone Aktionen, Serialisierung und Kryptografie.
- Lernen Sie Bibliotheken zur Datenpersistenz und -manipulation kennen, darunter auch Werkzeuge zur Bild- und Audioverarbeitung.
Prägnant und meinungsstark nimmt Sie der Hitchhiker's Guide mit auf
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Raymond Hettinger, Python Core Developer
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