Datenanalyse mit Python
 (02.03.2023)

44,90 €*

Produktnummer: 9783960092117
Verlag: O'Reilly
Author: McKinney, Wes
ISBN: 978-3-96009-211-7
Erscheinungsdatum: 02.03.2023

       
Produktinformationen "Datenanalyse mit Python"
  • O'Reilly
  • McKinney, Wes
  • 978-3-96009-211-7
  • 02.03.2023
  • 165 x 240 (B/H)
  • Klebebindung
  • Animals
  • deutsch
  • englisch
  • 3. Aufl.
  • Datenanalysten in Forschung, Wirtschaft, Marketing oder Marktforschung
  • Lichtenberg, Kathrin & Demmig, Thomas
  • 558 Seiten
  • 7 %

  • Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python
    • Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4
    • Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen
    • Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel

    Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen.

    Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar.

    Aus dem Inhalt:

    • Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing
    • Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen
    • Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein
    • Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
    • Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib
    • Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen
    • Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten
    • Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze

    Hauptlesemotive: Verstehen
    Produktart: Taschenbuch
    Produktform: Taschenbuch

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