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Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
BuchKartoniert, Paperback
552 Seiten
Deutsch
MITP-Verlagerschienen am27.11.2017
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen EinsatzPython effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und JupyterLaden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und PandasVisualisierung 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 BerechnungenNumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in PythonMatplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von DatenScikit-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 weitüber 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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Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR19,99
E-BookEPUB0 - No protectionE-Book
EUR19,99
E-BookPDF0 - No protectionE-Book
EUR19,99

Produkt

KlappentextDie wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen EinsatzPython effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und JupyterLaden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und PandasVisualisierung 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 BerechnungenNumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in PythonMatplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von DatenScikit-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 weitüber 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
Details
ISBN/GTIN978-3-95845-695-2
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Erscheinungsjahr2017
Erscheinungsdatum27.11.2017
Seiten552 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht948 g
Artikel-Nr.44126930

Inhalt/Kritik

Kritik
»Sehr guter Kompromiss zwischen Theorie und Praxis. Code und Notebook sind sehr gut!« (Daniel Zoufiné Lauer-Baré, Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim, 02/2020)

»Sehr umfangreiches Werk. Wichtige Bereiche für das Thema werden sehr gut abgedeckt und dargestellt.« (Prof. Dr.-Ing. Gerold Bausch, Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig , 01/2020)
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Autor

Jake VanderPlas ist seit Langem User und Entwickler von SciPy. Derzeit ist er als interdisziplinärer Forschungsdirektor an der Universität Washington tätig, führt eigene astronomische Forschungsarbeiten durch und berät dort ansässige Wissenschaftler, die in vielen verschiedenen Fachgebieten arbeiten.