Datenanalyse mit Python (eBook, ePUB) - 8 Angebote vergleichen

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei innerhalb von Deutschland.
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 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 ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren 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. Sofort per Download lieferbar Lieferzeit 1-2 Werktage.

Lieferung aus: Deutschland, Download sofort lieferbar.
Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython, eBooks, eBook Download (EPUB), 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 pandasBibliothek 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.

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei, Download.
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 ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren 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.

Lieferung aus: Deutschland, Sofort per Download lieferbar, Versandkostenfrei innerhalb von Deutschland.
Erfahren Sie alles uber das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensatzen 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 losen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begrunder des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl fur Datenanalysten, fur die Python Neuland ist, als auch fur Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehoriges Material des Buchs sind auf GitHub verfugbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook fur das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenfuhren und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensatzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFur 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 Einfuhrung in statsmodels und scikit-learn.

Lieferung aus: Vereinigte Staaten von Amerika, Lagernd.
Sie wollen alles erfahren über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von strukturierten Daten mit Python 3? Dieses konsequent praxisbezogene Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und IPython eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen lösen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet Datenanalyse mit Python zudem einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen mit Python. Zu den Themen gehören: - die interaktive IPython-Shell als primäre Programmierumgebung - die Features von NumPy (Numerical Python) - die Datenanalyse-Tools der Pandas-Bibliothek - High-Performance-Tools zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten - Scatterplots und statische oder interaktive Visualisierungen mit matplotlib - GroupBy-Mechanismen von Pandas zum Zurechtschneiden, Umgestalten und Zusammenfassen von Datensätzen - das Verarbeiten von verschiedensten Zeitreihen-Daten - Problemlösungen für Webanalyse, Sozialwissenschaften, Finanzen und Wirtschaft anhand ausführlicher praktischer Beispiele Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in das Scientific Computing einarbeiten wollen. Aktuell zu Python 3.

Datenanalyse mit Python ab 35.99 € als epub eBook: Auswertung von Daten mit Pandas NumPy und IPython. Aus dem Bereich: eBooks, Belletristik, Erzählungen,.

Datenanalyse mit Python ab 35.99 € als epub eBook: Auswertung von Daten mit Pandas NumPy und IPython. Aus dem Bereich: eBooks, Belletristik, Erzählungen,.

Datenanalyse mit Python ab 35.99 EURO Auswertung von Daten mit Pandas NumPy und IPython.