Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python
effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden Speichern
und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten
mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science weil eine Vielzahl von
Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In
diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und
Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von
Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das
Bearbeiten Umwandeln und Bereinigen von Daten die Visualisierung verschiedener Datentypen und
die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses
Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: IPython und Jupyter für datenintensive
Berechnungen NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und
Datenarrays in Python Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten
Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten
verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen wie Sie die zum Betreiben
von Data Science verfügbaren Pakete nutzen um Daten effektiv zu speichern zu handhaben und
Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei
vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten ist
dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten
von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weitüber die Grundlagen der
Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte Vorgehensweisen und
Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.«- Brian Granger
Physikprofessor California Polytechnic State University Mitbegründer des Jupyter-Projekts
