Florian Dedov
Data Science in Python: Der schnelle Einstieg (Numpy, Matplotlib, Pandas)
July 08, 2018 Comments.. 795
Data Science in Python Der schnelle Einstieg Numpy Matplotlib Pandas h Big Data und Python In unserer modernen Zeit nimmt die Menge an Daten exponentiell zu Egal wo man hinh rt berall fallen Begriffe wie Big Data Data Science Data Analysis und viele mehr Mit der Ze

  • Title: Data Science in Python: Der schnelle Einstieg (Numpy, Matplotlib, Pandas)
  • Author: Florian Dedov
  • ISBN: 1980629102
  • Page: 179
  • Format:
  • h1 Big Data und Python In unserer modernen Zeit nimmt die Menge an Daten exponentiell zu Egal wo man hinh rt, berall fallen Begriffe wie Big Data, Data Science, Data Analysis und viele mehr Mit der Zeit gelingt es uns immer besser aus den zunehmenden Datenmengen hilfreiche Informationen zu gewinnen Das Feld, welches sich prim r damit befasst, nennt sich Data Science bzw Data Analysis Egal ob Sie Aktienkurse analysieren oder Ihre eigene k nstliche Intelligenz entwickeln wollen Data Science ist essentiell Jedes moderne und gro e System hat eine riesige Menge an Daten, welche intelligent verwaltet und analysiert werden m ssen Es ist also mehr als sinnvoll sich in diesem Bereich massiv weiterzubilden, sodass Sie ein Teil dieser modernen Entwicklung sein k nnen anstatt von ihr berrannt zu werden Der schnelle Einstieg In diesem Buch wird Ihnen Data Science in Python n hergebracht Wichtig ist hierbei, dass Sie bereits Python relativ gut beherrschen sollten Hier wird nicht auf die grundlegende Syntax oder auf simple Konzepte eingegangen Sollten Sie also das Gef hl haben, dass Sie mit Python noch nicht so gut vertraut sind, empfehle ich Ihnen, sich zun chst meine B cher f r Anf nger und f r Fortgeschrittene anzusehen Diese finden Sie zum einen auf fdcoding, aber auch auf meiner Seite Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben und das Gelernte auch nebenbei angewandt haben, werden Sie in der Lage sein, grundlegende Konzepte von Data Science in Python zu verstehen und anzuwenden Sie k nnen dann gro e Datenmengen sammeln, strukturieren, visualisieren und analysieren Auch wenn wir in diesem Buch nur sehr oberfl chlich auf die tats chlichen Anwendungsgebiete eingehen werden, k nnen Sie anschlie end Aktienkurse, Wetterdaten und hnliches Analysieren Au erdem stellt Data Science die Grundlage f r Intelligente Systeme, also f r Machine Learning, dar Sie haben dann folgende F higkeiten Grundlegende Konzepte der Data Science verstehen und anwenden Analyse und Verarbeitung von gro en Datenmengen Big Data Statistische Berechnungen programmieren Grafische Darstellung von Funktionen und Datenmengen Analyse von Aktienkursen Solides Fundament f r Weiterbildung im Bereich Machine Learning Beim Kauf dieses Buches erhalten Sie au erdem folgende Inhalte 1 Was ist Data Science 2 Warum Python 3 Installation der Module 4 Arrays mit Numpy 5 Diagramme mit Matplotlib 6 Statistik mit Matplotlib 7 Pandas 8 Anwendung Aktienhandel

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      Posted by:Florian Dedov
      Published :2018-07-08T19:28:54+00:00

    1 Blog on “Data Science in Python: Der schnelle Einstieg (Numpy, Matplotlib, Pandas)

    1. None says:

      Leider ist das Buch (Ausgabe 03/2018) schon veraltet: Das finale Beispiel mit dem Aktienhandel funktioniert bereits nicht mehr, da der "pandas_datareader" nicht mehr auf die Yahoo-Daten zugreifen kann.Bei der Library "datetime" stimmt dann auch das Datenformat nicht nicht mehr zur Verwendung in anderen Aufrufen.Selbst der import von "pandas" benötigt eine Änderung im Source-Code.In Summe ist dies ein gutes Beispiel für die "Veralterung" einer Print-Ausgabe nach 2 Monaten! Leider gibt es keine [...]

    2. None says:

      Wie gewohnt von Florian Dedovs Reihe "Python Programmieren - Der schnelle Einstieg" ein mehr als gelungenes Werk. Im Vergleich zu den ersten beiden Büchern geht dieses sehr stark ins Detail einer Richtung, nämlich logischerweise Data Science. Durch den vielen Code und die vielen Diagramme kann man dieses Buch nicht weglegen!

    3. None says:

      Nach dem Lesen der ersten Teile, der Python Programmieren Reihe, ist dieses Buch eine hervorragende Weiterführung. Sehr viel Code, sehr viel Diagramme und gerade richtig viel Text. Ich konnte gar nicht aufhören, es zu lesen!

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