Datenanalyse mit Python / Programmieren mit Python (ePub)
Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter
Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python
- Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4
- Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Datenanalyse mit Python / Programmieren mit Python (ePub)“
Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python
- Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4
- Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen
- Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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.
- Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4
- Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen
- Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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.
Autoren-Porträt von Wes McKinney
Wes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in Nashville. 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. 2018 gründete er die Ursa Labs - eine gemeinnützige Organisation, die sich zusammen mit RStudio und Two Sigma Investments auf die Entwicklung von Apache Arrow konzentriert. 2021 war Wes Mitbegründer des Technologie-Start-ups Voltron Data, in dem er aktuell als Chief Technology Officer arbeitet.
Bibliographische Angaben
- Autor: Wes McKinney
- 2023, Auflage, 558 Seiten, Deutsch
- Übersetzer: Kathrin Lichtenberg, Thomas Demmig
- Verlag: O'Reilly
- ISBN-10: 3960107536
- ISBN-13: 9783960107538
- Erscheinungsdatum: 10.03.2023
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 9.25 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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