Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook PDF
Author: Jacob T. Vanderplas
Publisher: O'Reilly Media
ISBN: 9781491912058
Size: 57.48 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : en
Pages : 529
View: 2404

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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

Datenanalyse Mit Python

Datenanalyse mit Python PDF
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102135
Size: 29.30 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category : Computers
Languages : de
Pages : 542
View: 2313

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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-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.

Hands On Data Analysis With Pandas

Hands On Data Analysis with Pandas PDF
Author: Stefanie Molin
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1800565917
Size: 33.49 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category : Computers
Languages : en
Pages : 788
View: 4256

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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.

Datenintensive Anwendungen Designen

Datenintensive Anwendungen designen PDF
Author: Martin Kleppmann
Publisher: O'Reilly
ISBN: 396010183X
Size: 51.89 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 652
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Daten stehen heute im Mittelpunkt vieler Herausforderungen im Systemdesign. Dabei sind komplexe Fragen wie Skalierbarkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Effizienz und Wartbarkeit zu klären. Darüber hinaus verfügen wir über eine überwältigende Vielfalt an Tools, einschließlich relationaler Datenbanken, NoSQL-Datenspeicher, Stream-und Batchprocessing und Message Broker. Aber was verbirgt sich hinter diesen Schlagworten? Und was ist die richtige Wahl für Ihre Anwendung? In diesem praktischen und umfassenden Leitfaden unterstützt Sie der Autor Martin Kleppmann bei der Navigation durch dieses schwierige Terrain, indem er die Vor-und Nachteile verschiedener Technologien zur Verarbeitung und Speicherung von Daten aufzeigt. Software verändert sich ständig, die Grundprinzipien bleiben aber gleich. Mit diesem Buch lernen Softwareentwickler und -architekten, wie sie die Konzepte in der Praxis umsetzen und wie sie Daten in modernen Anwendungen optimal nutzen können. Inspizieren Sie die Systeme, die Sie bereits verwenden, und erfahren Sie, wie Sie sie effektiver nutzen können Treffen Sie fundierte Entscheidungen, indem Sie die Stärken und Schwächen verschiedener Tools kennenlernen Steuern Sie die notwenigen Kompromisse in Bezug auf Konsistenz, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Komplexität Machen Sie sich vertraut mit dem Stand der Forschung zu verteilten Systemen, auf denen moderne Datenbanken aufbauen Werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen der wichtigsten Onlinedienste und lernen Sie von deren Architekturen

Machine Learning Kochbuch

Machine Learning Kochbuch PDF
Author: Chris Albon
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960103069
Size: 34.41 MB
Format: PDF, ePub
Category : Computers
Languages : de
Pages : 368
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Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind – von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen – wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr. Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug, das Sie benötigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln. In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für: Vektoren, Matrizen und Arrays den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl Modellbewertung und -auswahl lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze das Speichern und Laden von trainierten Modellen

Statistik Workshop F R Programmierer

Statistik Workshop f  r Programmierer PDF
Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 13.50 MB
Format: PDF
Category : Computers
Languages : de
Pages : 160
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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.

Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook PDF
Author: Jacob T. Vanderplas
Publisher:
ISBN: 9781491912041
Size: 43.98 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Data mining
Languages : en
Pages : 529
View: 6686

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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."--Provided by publisher.

Data Science F R Dummies

Data Science f  r Dummies PDF
Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Size: 17.75 MB
Format: PDF, ePub
Category : Mathematics
Languages : de
Pages : 382
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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.

Einf Hrung In Perl

Einf  hrung in Perl PDF
Author: Randal L. Schwartz
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 386899145X
Size: 43.81 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Electronic books
Languages : de
Pages : 398
View: 4972

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Perl ist eine Skriptsprache zur einfachen Bearbeitung von Texten, Dateien und Prozessen. Ursprunglich ein beliebtes Werkzeug von Unix-Systemadministratoren fur die zahllosen alltaglichen Aufgaben hat sich Perl zu einer ausgewachsenen Programmiersprache fur nahezu jede Rechnerplattform entwickelt und wird fur Web- und Datenbank-Programmierung, XML-Verarbeitung, Systemadministration und vieles mehr eingesetzt. Das Schweizer Messer der Programmiersprachen Gleichzeitig ist Perl immer noch das Schweizer Messer fur die kleinen alltaglichen Aufgaben. Perl ist schnell, macht Spa und erweist sich als auerordentlich nutzlich. Viele haben Perl gelernt, weil sie mussten, und benutzen es weiter, weil sie es lieben. Fur Einsteiger Einfuhrung in Perl ist ein sorgfaltig abgestimmter Kurs fur Einsteiger von drei der erfahrensten Perl-Dozenten. Mit vielen Programmierbeispielen sowie Ubungen und ausgearbeiteten Losungen zu jedem Thema zeigen die Autoren Schritt fur Schritt, wie man mit Perl, Version 5.14, programmiert. Ideal fur Systemadministoren und Programmierer Einfuhrung in Perl ist das ideale Buch fur Systemadministratoren und Programmierer, die schon nach kurzer Zeit einsetzbare Perl-Skripten schreiben wollen.

The Data Science Handbook

The Data Science Handbook PDF
Author: Field Cady
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119092949
Size: 26.38 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 416
View: 2130

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A comprehensive overview of data science covering the analytics, programming, and business skills necessary to master the discipline Finding a good data scientist has been likened to hunting for a unicorn: the required combination of technical skills is simply very hard to find in one person. In addition, good data science is not just rote application of trainable skill sets; it requires the ability to think flexibly about all these areas and understand the connections between them. This book provides a crash course in data science, combining all the necessary skills into a unified discipline. Unlike many analytics books, computer science and software engineering are given extensive coverage since they play such a central role in the daily work of a data scientist. The author also describes classic machine learning algorithms, from their mathematical foundations to real-world applications. Visualization tools are reviewed, and their central importance in data science is highlighted. Classical statistics is addressed to help readers think critically about the interpretation of data and its common pitfalls. The clear communication of technical results, which is perhaps the most undertrained of data science skills, is given its own chapter, and all topics are explained in the context of solving real-world data problems. The book also features: • Extensive sample code and tutorials using Python™ along with its technical libraries • Core technologies of “Big Data,” including their strengths and limitations and how they can be used to solve real-world problems • Coverage of the practical realities of the tools, keeping theory to a minimum; however, when theory is presented, it is done in an intuitive way to encourage critical thinking and creativity • A wide variety of case studies from industry • Practical advice on the realities of being a data scientist today, including the overall workflow, where time is spent, the types of datasets worked on, and the skill sets needed The Data Science Handbook is an ideal resource for data analysis methodology and big data software tools. The book is appropriate for people who want to practice data science, but lack the required skill sets. This includes software professionals who need to better understand analytics and statisticians who need to understand software. Modern data science is a unified discipline, and it is presented as such. This book is also an appropriate reference for researchers and entry-level graduate students who need to learn real-world analytics and expand their skill set. FIELD CADY is the data scientist at the Allen Institute for Artificial Intelligence, where he develops tools that use machine learning to mine scientific literature. He has also worked at Google and several Big Data startups. He has a BS in physics and math from Stanford University, and an MS in computer science from Carnegie Mellon.

Grundkurs K Nstliche Intelligenz

Grundkurs K  nstliche Intelligenz PDF
Author: Wolfgang Ertel
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3834894419
Size: 25.67 MB
Format: PDF, Mobi
Category : Computers
Languages : de
Pages : 334
View: 3654

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Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter. Sie werden von dem sehr guten Überblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik profitieren. Und Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Vor allem steht der Anwendungsbezug im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. "Wolfgang Ertel [...] schafft es auf rund 300 Seiten verständlich zu erklären, wie Aussagenlogik, maschinelles Lernen und neuronale Netze die Grundlagen für künstliche Intelligenz bilden." Technology Review 04/2008

Die Grenzen Des Wachstums

Die Grenzen des Wachstums PDF
Author: Dennis L. Meadows
Publisher:
ISBN:
Size: 80.20 MB
Format: PDF
Category : Economic development
Languages : de
Pages : 183
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Handbuch Data Science

Handbuch Data Science PDF
Author: Stefan Papp
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446459758
Size: 62.75 MB
Format: PDF, ePub
Category : Computers
Languages : de
Pages : 320
View: 6795

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• 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.

Python Kurz Gut

Python kurz   gut PDF
Author: Mark Lutz
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3955617718
Size: 22.33 MB
Format: PDF, Mobi
Category : Computers
Languages : de
Pages : 280
View: 3212

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Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.