dpunkt Computing Handbuch Data Science mit Python Buch
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Das Computing-Buch Handbuch Data Science mit Python von dpunkt verlag ist in 2. Auflage ein Fachbuch und Computerbuch für Datenanalyse. Das IT-Buch erklärt IPython, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn für Visualisierung, Statistik und Machine Learning.
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Der Computing-Titel von dpunkt verlag versammelt in 2. Auflage die wichtigsten Werkzeuge für Data Science mit Python in einem Band. Das Buch führt durch IPython und Jupyter als Arbeitsumgebung für Berechnungen und Versuche. Mit Notebooks lässt sich der Code direkt beim Lesen nachvollziehen.
Fachbuch für Datenanalyse mit pandas und NumPy
Als Computerbuch und IT-Buch behandelt der Band Speichern, Bereinigen und Umwandeln von Daten mit NumPy und pandas. Es zeigt ndarray-Arrays, Tabellenarbeit und den Umgang mit verschiedenen Datentypen. Auch Matplotlib für Datenvisualisierung wird ausführlich dargestellt.
Python-Buch für Machine Learning und Statistik
Für Statistik und Machine Learning erklärt das Handbuch Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge in der Praxis. Leser erstellen Modelle, prüfen Ergebnisse und visualisieren Zusammenhänge. Die Beispiele helfen bei täglichen Aufgaben in Analyse und Auswertung.
Merkmale
2. Auflage mit IPython, Jupyter und Python
Behandelt NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Für Datenanalyse, Visualisierung und Machine Learning
Mit Jupyter Notebooks zum direkten Ausprobieren
Reihe: Computing
Thema: Data Science
Format: Handbuch
Modell: Handbuch Data Science mit Python
Auflage: 2. Auflage
Sprache: Python
Variante: Printausgabe
Werkzeuge: pandas, NumPy, Jupyter
Produkttyp: Buch
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse sind nötig?
Python-Kenntnisse, das Buch erklärt die Data-Science-Werkzeuge darauf aufbauend.
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Kundenbewertungen
8
★★★★★★★★★★5.0
t**e
Verifiziert
Sehr fundiert
Die pandas-Kapitel sind richtig gut und praxisnah erklärt.
★★★★★★★★★★5.0
t****u
Verifiziert
Top Nachschlagewerk
Nutze es ständig für Jupyter und Matplotlib Fragen.
★★★★★★★★★★4.0
w****r
Verifiziert
Umfangreich
Viel Stoff, aber alles sauber mit Beispielen aufgebaut.
★★★★★★★★★★5.0
n**z
Klasse für Analyse
Hat mir den Einstieg in NumPy enorm erleichtert.
★★★★★★★★★★3.0
c**d
Verifiziert
Anspruchsvoll
Als Anfänger musste ich manche Stellen zweimal lesen.
★★★★★★★★★★4.0
w**v
Verifiziert
Gute 2. Auflage
Wirkt aktualisiert und die Beispiele laufen problemlos.
★★★★★★★★★★5.0
a****f
Empfehlenswert
Besonders der Machine-Learning-Teil mit Scikit-Learn gefällt mir.
★★★★★★★★★★4.0
w****e
Verifiziert
Solide
Gute Mischung aus Theorie und direkt nutzbarem Code.
