Datenanalyse mit Python - 8 Angebote vergleichen

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: - Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Für diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn. “Bereits ein Klassiker im Python-Ökosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklärung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing.” — Fernando Pérez, Assistant Professor für Statistik an der UC Berkeley, Begründer von IPython und Mitbegründer von Project Jupyter, Wes McKinney, 23.8 x 16.4 x 3.2 cm, Buch.

Von Händler/Antiquariat, The Book Depository EURO [60485773], London, United Kingdom.
Language: German. Brand new Book. Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub s dem Inhalt:- Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen- Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn."Bereits ein Klassiker im Python-Ökosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklärung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing."- Fernando Pérez, Assistant Professor für Statistik an der UC Berkeley, Begründer von IPython und Mitbegründer von Project Jupyter, Books.

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython, Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: - Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Für diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn. "Bereits ein Klassiker im Python-Ökosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklärung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing." - Fernando Pérez, Assistant Professor für Statistik an der UC Berkeley, Begründer von IPython und Mitbegründer von Project Jupyter.

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython, Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: - Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Für diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn. "Bereits ein Klassiker im Python-Ökosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklärung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing." - Fernando Pérez, Assistant Professor für Statistik an der UC Berkeley, Begründer von IPython und Mitbegründer von Project Jupyter.

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Ratgeber Reise Science Fiction Sport & Fitness Technik & Verkehr Hörbücher Kalender Sonstige Artikel Datenanalyse mit Python (Kartoniert) Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython Hinweis:Die Produktabbildung kann vom tatsächlichen Titelcover abweichen. Wir liefern immer die aktuelle Ausgabe, sofern nichts anderes vermerkt ist.   Buch Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen ... Medium:  Buch Seiten:  XVII, 522 Format:  Kartoniert Sprache:  Deutsch Erschienen:  November 2018 Auflage:  2. Auflage Maße:  238 x 164 mm Gewicht:  1006 g ISBN-10:  3960090803 ISBN-13:  9783960090809 Mehr vom Autor: Mckinney, Wes Ihre Vorteile Kompetente & freundliche Kundenberatung (seit über 11 Jahren) Schnelle & professionelle ebay-Versandabwicklung Original verpackte Neuware, die wir direkt vom Verlag beziehen Wir versenden per DHL oder Deutsche Post (Montag bis Samstag) Bei Paketversand erhalten Sie direkt mit Versand der Ware eine E-Mail zur Sendungsverfolgung Alle Artikel werden von uns in speziellen Buchverpackungen mit Kantenschutz bzw. in stabilen Versandtaschen sorgfältig verpackt, um Beschädigungen auf dem Postweg zu vermeiden. EUR 44,90 Preis inkl. gesetzl. MwSt. Der Versand dieses Artikels innerhalb Deutschlands ist für Sie kostenlos! Wichtiger Hinweis bei Zahlung per Paypal: Bitte kontrollieren Sie unbedingt Ihre Lieferanschrift bevor Sie bestellen. Da wir Sie schnellstmöglich beliefern möchten, ist eine Adressänderung später eventuell nicht mehr möglich. Beschreibung: Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: - Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-Daten Für diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn. "Bereits ein Klassiker im Python-Ökosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklärung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing." - Fernando P‚rez, Assistant Professor für Statistik an der UC Berkeley, Begründer von IPython und Mitbegründer von Project Jupyter  Autoreninfo zu Mckinney, Wes: McKinney, Wes Wes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in New York. Nach dem Abschluss seines Mathematikstudiums am MIT im Jahre 2007 arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenwich, Connecticut. Frustriert von umständlichen Datenanalysewerkzeugen lernte er Python und startete das pandas-Projekt. Inzwischen ist er ein aktives Mitglied der wissenschaftlichen Python-Community und ein Verfechter des Einsatzes von Python in Datenanalyse, Finanzen und Statistikanwendungen. Später war Wes Mitbegründer und CEO von DataPad, das im Jahre 2014 von Cloudera übernommen wurde. Seitdem befasst er sich auch mit der Big-Data-Technologie und ist Teil der Projektmanagementkomitees für die Projekte Apache Arrow und Apache Parquet in der Apache Software Foundation. 2016 ist er zu Two Sigma Investments in New York City gewechselt, wo er weiterhin daran arbeitet, die Datenanalyse durch Open-Source-Software schneller und einfacher zu machen.  FAQ - Häufig gefragt Kaufabwicklung Was sollte ich vor dem Kauf beachten? Da wir meist sehr schnell versenden, ist es wichtig, dass Ihre bei eBay hinterlegten Daten aktuell sind, insbesondere die Rechnungs- und Lieferanschrift. Bei späterer Übermittlung könnte Ihr Auftrag bereits in der Bearbeitung sein, sodass Änderungen nicht mehr möglich sind. 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Datenanalyse mit Python ab 44.9 € als Taschenbuch: Auswertung von Daten mit Pandas NumPy und IPython. 2. Auflage. Aus dem Bereich: Bücher, Ratgeber, Computer & Internet,.

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2018, Taschenbuch, Neuware, 240x165 mm, 1008g, 2. Aufl. 542.