{"product_id":"handbuch-data-science-mit-python-von-jake-vanderplas-und-jake-vanderplas-ubersetzt-von-knut-lorenzen-und-jorgen-w-lang","title":"Handbuch Data Science mit Python","description":"\n                                Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage\n                \n                \n                \u003cul\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eDas bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eBehandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eDie leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eInklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren\u003c\/li\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/ul\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003eFür viele Data Scientists ist Python die Sprache der 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, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge.\u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003eFür Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen.\u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003eDieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools:\u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cul\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eIPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eNumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003ePandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eMatplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eScikit-Learn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning\u003c\/li\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/ul\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003e\n»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\u003c\/p\u003e\n                            \n            \u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9783960092254\"\u003e\u003ch3\u003eGrundlegende Tools für die Arbeit mit Daten\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Paperback - 9783960092254","offer_id":49975211131205,"sku":"9783960092254","price":49.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/0cc04274-e0fa-4767-8249-0eec5a385cd3.jpg?v=1781244496","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/products\/handbuch-data-science-mit-python-von-jake-vanderplas-und-jake-vanderplas-ubersetzt-von-knut-lorenzen-und-jorgen-w-lang","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}