Python Data Science Handbook

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Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook
Author: Jake VanderPlas
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1491912138
Size: 72.26 MB
Format: PDF, Kindle
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For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you’ll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Python Data Science Handbook
Language: en
Pages: 548
Authors: Jake VanderPlas
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2016-11-21 - Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you’ll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Python Data Science Handbook
Language: en
Pages: 529
Authors: Jacob T. Vanderplas
Categories: Data mining
Type: BOOK - Published: 2016 - Publisher:
"For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python."--Provided by publisher.
Einführung in Machine Learning mit Python
Language: de
Pages: 378
Authors: Andreas C. Müller, Sarah Guido
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2017-07-21 - Publisher: O'Reilly
Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine
Statistik-Workshop für Programmierer
Language: de
Pages: 160
Authors: Allen B. Downey
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2012-05-31 - Publisher: O'Reilly Germany
Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
Exam Prep for: Python Data Science Handbook
Language: en
Pages:
Authors: Allen B. Downey
Categories: Computers
Type: - Published: - Publisher:
Books about Exam Prep for: Python Data Science Handbook
Hands-On Data Analysis with Pandas
Language: en
Pages: 788
Authors: Stefanie Molin
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2021-04-29 - Publisher: Packt Publishing Ltd
Knowing how to work with data to extract insights generates significant value. This book will help you to develop data analysis skills using a hands-on approach and real-world data. You’ll get up to speed with pandas 1.x in no time and build some software engineering skills in the process, vastly expanding your data science toolbox.
Data Science für Dummies
Language: de
Pages: 382
Authors: Lillian Pierson
Categories: Mathematics
Type: BOOK - Published: 2016-04-22 - Publisher: John Wiley & Sons
Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.
Python Programming
Language: en
Pages: 644
Authors: Oliver Soranson
Categories: Mathematics
Type: BOOK - Published: 2020-03-30 - Publisher: Independently Published
Discover the world of python with this incredible 3-in-1 book bundle! Do you want to uncover the secrets of python data analysis, data science, and machine learning? Looking for the best ways to familiarize yourself with this amazing language, no matter your level of experience? Then this is the bundle for you! Inside this incredible 3 book collection, you'll discover how you can get started with the world of python. Containing a wealth of practical strategies, tips and tricks, and easy-to-understand explanations, now it's never been easier to begin programming with the world of python. With a breakdown of data science, data analysis, and even the wonders of machine learning, this collection is perfect for anybody looking to begin their programming journey. Inside book one, you'll discover: An Exploration Of Machine Learning Must-Know Terminology, Notations, and Programming Jargon How To Use Conditional Statements How To Work With Pandas, Jupyter and Ipython Tips And Tricks For Creating Machine Learning Algorithms And More! Inside book two, you'll find: An Introduction To The World of Python Python Origins, History, And Function Breaking Down The Basics - Python Fundamentals You Need To Know Understanding Numpy Arrays, Operations, Objects, and The Data Preparing Data, Creating
Handbuch Data Science
Language: de
Pages: 320
Authors: Stefan Papp, Wolfgang Weidinger, Mario Meir-Huber, Bernhard Ortner, Georg Langs, Rania Wazir
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2019-06-11 - Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
• Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsfelder von Data Science • Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar • Vermittelt das notwendige Wissen, um einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen Dieses Buch bietet Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte von Data Science und beschreibt, welchen Wert Sie in einer Big Data-Umgebung aus Daten generieren. So können z. B. Unternehmen auf Basis analysierter Daten schneller Entscheidungen treffen, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschließen. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Zum einen zeigt es, wie Sie Big Data-Plattformen aufbauen und einzelne Tools auf Daten anwenden. Darüber hinaus werden statistisch-mathematische sowie rechtliche Themen angeschnitten. Abgerundet wird das Buch mit Fallbeispielen aus der Praxis, die veranschaulichen wie aus Daten generiertes Wissen unterschiedliche Industrien nachhaltig verändert. Nach der Lektüre des Buches wird der Leser in der Lage sein, einfache Datenanalyse-Projekte durchzuführen.
Mit Python langweilige Jobs erledigen
Language: de
Pages: 500
Authors: Al Sweigart
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2016-05 - Publisher:
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