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Handbuch Data Science mit Python, Fachbücher von Jake VanderPlas, Knut Lorenzen
Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage. Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage. Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn. Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools. Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren. Python ist für viele Data Scientists die erste Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse-Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und -analysten und Data Cruncher, die mit Python vertraut sind, ist dieses umfassende Nachschlagewerk von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben wie der Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, der Visualisierung verschiedener Datentypen sowie der Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine-Learning-Modellen. "Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen." -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts.
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Vanderplas, Jake: Handbuch Data Science mit PythonHandbuch Data Science mit Python , Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20231130, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Vanderplas, Jake, Übersetzung: Lorenzen, Knut~Lang, Jørgen W., Seitenzahl/Blattzahl: 592, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; Datenanalyse; Feature Engineering; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; Lineare Regression; Machine Learning; NumPy; Pivot; Python 3.10; Random Forest; Scikit-Learn; Seaborn; Support Vector Machines; matplotlib; pandas, Fachschema: Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 240, Breite: 165, Höhe: 35, Gewicht: 1050, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, andere Sprache: 9781098121228, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0018, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,49,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science mit AWS, Fachbücher von Chris Fregly, Antje BarthVon der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud. Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch. Das Buch beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis. Es deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zu ihrem konkreten Einsatz ab. Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschliesslich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps. Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen. Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.52,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Data Science mit Big Data, Fachbücher von Beate Navarro, Oliver Hummel, Robert Butscher, Marcus Kessel
Bietet einen umfassenden Überblick zum Umgang mit grossen Datenmengen. Erläutert verständlich die zentralen Big-Data-Konzepte und zeigt deren Möglichkeiten und Grenzen auf. Illustriert die Datenspeicherung mit skalierbaren NoSQL-Systemen und zeigt die verteilte Verarbeitung mit Batch-, Micro-Batch- und modernen Streaming-Verfahren. Beschreibt anwendungsorientiert, wie moderne Datenplattformen entwickelt und durch Künstliche Intelligenz erweitert werden können. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches. Mit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen und technologieunabhängigen Einstieg in den Umgang mit grossen Datenmengen. Zahlreiche Beispiele werden mit gängigen Open-Source-Werkzeugen und modernen Container-Technologien (Docker) umgesetzt, sodass Sie Ihr neu erworbenes Wissen gleich ausprobieren können und der Umgang mit kommerziellen Produkten ebenfalls problemlos möglich wird. Das Buch startet mit den Herausforderungen, die sich durch die verteilte Verarbeitung von Daten ergeben, sobald diese nicht mehr auf einen Rechnerknoten passen. Sie lernen, wie Sie Big-Data-Analytics mit Verarbeitungsparadigmen wie Batch-, Micro-Batch- und Stream-Verarbeitung praktisch umsetzen können, ebenso wird auf die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken eingegangen. Einblicke zur Visualisierung von Analyseergebnissen, in zufallsbasierte Big-Data-Algorithmen sowie in Referenz-Architekturen für den Aufbau skalierbarer Big-Data-Systeme runden das Buch ab. Dieses Lehrbuch und Nachschlagewerk ist ein verlässlicher Begleiter für Studium, Ausbildung und berufliche Praxis. Aus dem Inhalt: Einstieg ins Thema, verteilte Systeme, Big-Data-Management, Data Warehouse, Data Lake(house), Data Mesh, NoSQL, Verarbeitungsparadigmen, Systemarchitekturen, Algorithmen und Datenanalyse, Visualisierung, Systementwicklung, -test und -betrieb, KI-Anwendungen, Ausblick.
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SAP Master Data Governance - Datenmigration & Consolidation mit SAP DQM (Data Quality Management )- Best Practices Handbuch mit Anwendungsbeispielen,
Sap Master Data Governance - Datenmigration & Consolidation Mit Sap Dqm (data Quality Management )- Best Practices Handbuch Mit Anwendungsbeispielen, Taschenbuch Von Hans-georg Emrich, Epubli, 978-3-8187-1987-6, Seitenanzahl: 188
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Handbuch Data Science mit Python, Fachbücher von Jake VanderPlas, Knut LorenzenDer unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage. Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage. Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn. Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools. Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren. Python ist für viele Data Scientists die erste Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse-Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und -analysten und Data Cruncher, die mit Python vertraut sind, ist dieses umfassende Nachschlagewerk von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben wie der Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, der Visualisierung verschiedener Datentypen sowie der Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine-Learning-Modellen. "Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen." -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts.49,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Vanderplas, Jake: Handbuch Data Science mit PythonHandbuch Data Science mit Python , Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20231130, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Vanderplas, Jake, Übersetzung: Lorenzen, Knut~Lang, Jørgen W., Seitenzahl/Blattzahl: 592, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; Datenanalyse; Feature Engineering; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; Lineare Regression; Machine Learning; NumPy; Pivot; Python 3.10; Random Forest; Scikit-Learn; Seaborn; Support Vector Machines; matplotlib; pandas, Fachschema: Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 240, Breite: 165, Höhe: 35, Gewicht: 1050, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, andere Sprache: 9781098121228, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0018, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,49,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science mit Big Data, Fachbücher von Beate Navarro, Oliver Hummel, Robert Butscher, Marcus KesselBietet einen umfassenden Überblick zum Umgang mit grossen Datenmengen. Erläutert verständlich die zentralen Big-Data-Konzepte und zeigt deren Möglichkeiten und Grenzen auf. Illustriert die Datenspeicherung mit skalierbaren NoSQL-Systemen und zeigt die verteilte Verarbeitung mit Batch-, Micro-Batch- und modernen Streaming-Verfahren. Beschreibt anwendungsorientiert, wie moderne Datenplattformen entwickelt und durch Künstliche Intelligenz erweitert werden können. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches. Mit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen und technologieunabhängigen Einstieg in den Umgang mit grossen Datenmengen. Zahlreiche Beispiele werden mit gängigen Open-Source-Werkzeugen und modernen Container-Technologien (Docker) umgesetzt, sodass Sie Ihr neu erworbenes Wissen gleich ausprobieren können und der Umgang mit kommerziellen Produkten ebenfalls problemlos möglich wird. Das Buch startet mit den Herausforderungen, die sich durch die verteilte Verarbeitung von Daten ergeben, sobald diese nicht mehr auf einen Rechnerknoten passen. Sie lernen, wie Sie Big-Data-Analytics mit Verarbeitungsparadigmen wie Batch-, Micro-Batch- und Stream-Verarbeitung praktisch umsetzen können, ebenso wird auf die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken eingegangen. Einblicke zur Visualisierung von Analyseergebnissen, in zufallsbasierte Big-Data-Algorithmen sowie in Referenz-Architekturen für den Aufbau skalierbarer Big-Data-Systeme runden das Buch ab. Dieses Lehrbuch und Nachschlagewerk ist ein verlässlicher Begleiter für Studium, Ausbildung und berufliche Praxis. Aus dem Inhalt: Einstieg ins Thema, verteilte Systeme, Big-Data-Management, Data Warehouse, Data Lake(house), Data Mesh, NoSQL, Verarbeitungsparadigmen, Systemarchitekturen, Algorithmen und Datenanalyse, Visualisierung, Systementwicklung, -test und -betrieb, KI-Anwendungen, Ausblick.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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SAP Master Data Governance - Datenmigration & Consolidation mit SAP DQM (Data Quality Management )- Best Practices Handbuch mit Anwendungsbeispielen,Sap Master Data Governance - Datenmigration & Consolidation Mit Sap Dqm (data Quality Management )- Best Practices Handbuch Mit Anwendungsbeispielen, Taschenbuch Von Hans-georg Emrich, Epubli, 978-3-8187-1987-6, Seitenanzahl: 18888,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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