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Handbuch Data Science mit Python: Animals

Autor Jake Vanderplas Traducere de Knut Lorenzen, Jørgen W. Lang
de Limba Germană Paperback – 29 noi 2023
Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage - Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage - Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn - Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools - Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren Python ist für viele Data Scientists die erste Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse-Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und -analysten und Data Cruncher, die mit Python vertraut sind, ist dieses umfassende Nachschlagewerk von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben wie der Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, der Visualisierung verschiedener Datentypen sowie der Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine-Learning-Modellen. »Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts
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Din seria Animals

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Specificații

ISBN-13: 9783960092254
ISBN-10: 3960092253
Pagini: 576
Ilustrații: komplett in Farbe
Dimensiuni: 167 x 238 x 35 mm
Greutate: 1.05 kg
Editura: Dpunkt.Verlag GmbH
Seria Animals


Notă biografică

Jake VanderPlas ist Software Engineer bei Google Research und arbeitet an Tools, die datenintensive Forschung unterstützen. Er entwickelt Python-Tools für den Einsatz in der Data Science, darunter Pakete wie Scikit-Learn, SciPy, AstroPy, Altair, JAX und viele andere. Er engagiert sich in der Data-Science-Community, konzipiert Tutorials zu Themen des wissenschaftlichen Computings und hält Vorträge auf vielen verschiedenen Konferenzen in der Data-Science-Welt.