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Wie kann Python dazu verwendet werden, um Datenanalyse und Visualisierung durchzuführen?
Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Zusätzlich bietet Python Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen. Mit diesen Bibliotheken können Diagramme, Grafiken und interaktive Visualisierungen erstellt werden, um die Ergebnisse der Datenanalyse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Kombination von Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken bietet Python eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von umfassenden Datenanalysen und die Präsentation der Ergebnisse in ansprechender **
Wie kann Python in den Bereichen der Datenanalyse, Webentwicklung und künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Webentwicklung wird Python verwendet, um dynamische Webanwendungen zu erstellen, APIs zu entwickeln und Datenbanken zu verwalten. In der künstlichen Intelligenz wird Python für maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt, um intelligente Systeme zu entwickeln. Durch die Vielseitigkeit und die umfangreiche Bibliothek von Python können Entwickler in diesen Bereichen effizient arbeiten und leistungsstarke Anwendungen erstellen. **
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Produkte zum Begriff Datenanalyse-mit-Python-McKinney:
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So Nutzen Sie IPWorks 2024 Python Edition: Schritt-für-Schritt Anleitung Wussten Sie, dass die IPWorks 2024 Python Edition seit über drei Jahrzehnten die Konnektivitätslösungen für nahezu jedes Fortune 500 und Global 2000 Unternehmen bereitstellt? Tatsächlich ist Python mittlerweile die beliebteste Sprache auf GitHub geworden, was die steigende Nachfrage nach leistungsstarken Python-Bibliotheken unterstreicht. Die IPWorks 2024 Python Edition bietet darüber hinaus eine umfassende Komponentenbibliothek für professionelle Internetentwicklung, die für Windows, Linux und macOS verfügbar ist. Mit der zunehmenden Anzahl an Python-Entwicklern - 41% haben weniger als 2 Jahre Erfahrung - wird eine zuverlässige und sichere Entwicklungsumgebung immer wichtiger. In dieser Schritt-für-Schritt Anleitung erfahren Entwickler, wie sie die leistungsstarken Funktionen der IPWorks 2024 Python Edition opti...
Preis: 749.99 € | Versand*: 0.00 € -
Autorentext Dr. Werner Stahel führt den statistischen Beratungsdienst der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich. Er organisiert und erteilt ausserdem angewandte Kurse in Statistik im Hochschul- und Nachdiplombereich. Klappentext Diese Einführung in die statistische Datenanalyse ist für Studierende und Interessierte gedacht, die ein vertieftes Verständnis für statistische Problemstellungen erarbeiten wollen, ohne tief in die Mathematik einsteigen zu müssen. Dazu bilden zahlreiche Beispiele aus allen Teilen der Naturwissenschaften und der Technik die Grundlage. Neben den Grundlagen wird auch eine Einführung in alle grösseren weiterführenden Teilgebiete der Statistik geboten. Die 5. Auflage wurde an einigen Stellen überarbeitet und das Layout wurde verbessert.
Preis: 54.99 € | Versand*: 0 € -
Erhalten Sie das umfassende Handbuch zur Manipulation, Verarbeitung, Bereinigung und Analyse von Datensätzen in Python. Aktualisiert für Python 3.10 und pandas 1.4, ist die dritte Auflage dieses praktischen Leitfadens voller praxisnaher Fallstudien, die Ihnen zeigen, wie Sie eine breite Palette von Datenanalyseproblemen effektiv lösen können. Sie werden die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennenlernen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Schöpfer des Python pandas-Projekts, ist dieses Buch eine praktische, moderne Einführung in die Werkzeuge der Datenwissenschaft in Python. Es ist ideal für Analysten, die neu in Python sind, und für Python-Programmierer, die neu in der Datenwissenschaft und wissenschaftlichen Berechnungen sind. Daten Dateien und verwandte Materialien sind auf GitHub verfügbar. - Verwenden Sie das Jupyter-Notebook und die IPython-Shell für explorative Berechnungen - Lernen Sie grundlegende und fortgeschrittene Funktionen in NumPy - Machen Sie sich mit den Datenanalysetools in der pandas-Bibliothek vertraut - Nutzen Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten - Erstellen Sie informative Visualisierungen mit matplotlib - Wenden Sie die pandas groupby-Funktion an, um Datensätze zu segmentieren, zu analysieren und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie regelmässige und unregelmässige Zeitreihendaten - Lernen Sie, wie Sie reale Datenanalyseprobleme mit gründlichen, detaillierten Beispielen lösen können.
Preis: 63.30 € | Versand*: 0 € -
Das Buch von Christian Weiss schildert die Möglichkeiten der Datenanalyse mit Hilfe von STATISTICA. Streng thematisch gegliedert sind die einzelnen Kapitel unabhängig voneinander lesbar, weshalb man gezielt die für sich interessanten Themenbereiche erarbeiten kann, ohne das Buch auf einmal von Anfang bis Ende lesen zu müssen. Die Aufgaben eignen sich bestens, um das erworbene Wissen zu überprüfen. Das Kapitel zur statistischen Qualitätskontrolle mit Six Sigma und STATISTICA gewährleistet schliesslich den Praxisbezug.
Preis: 74.95 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Anwendungsbereiche von Python in der Softwareentwicklung, Datenanalyse und künstlichen Intelligenz?
Python wird in der Softwareentwicklung für die Erstellung von Webanwendungen, Desktopanwendungen und Spiele verwendet. In der Datenanalyse wird Python für die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten eingesetzt. In der künstlichen Intelligenz wird Python für die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen, Deep-Learning-Modellen und Natural-Language-Processing-Anwendungen genutzt. Darüber hinaus wird Python auch für die Automatisierung von Aufgaben, das Web-Scraping und die Entwicklung von Prototypen verwendet. **
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Welche Vorteile bietet die Programmiersprache Python in Bezug auf Datenanalyse, Webentwicklung und maschinelles Lernen?
Python bietet eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks für Datenanalyse, wie z.B. Pandas und NumPy, die die Datenverarbeitung und -manipulation erleichtern. Für die Webentwicklung bietet Python Frameworks wie Django und Flask, die die Entwicklung von Webanwendungen beschleunigen. Im Bereich des maschinellen Lernens bietet Python Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn, die leistungsstarke Werkzeuge für die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen bereitstellen. Darüber hinaus ist Python eine benutzerfreundliche und leicht zu erlernende Sprache, die eine schnellere Entwicklung und Prototypenerstellung ermöglicht. **
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Welche Vorteile bietet die Programmiersprache Python in Bezug auf Datenanalyse, Webentwicklung und künstliche Intelligenz?
Python bietet eine einfache und übersichtliche Syntax, die das Schreiben von Code erleichtert und die Lesbarkeit verbessert. Dies ist besonders vorteilhaft für Datenanalyse, da komplexe Algorithmen und Analysen leicht implementiert werden können. Für die Webentwicklung bietet Python eine Vielzahl von Frameworks wie Django und Flask, die die Entwicklung von Webanwendungen beschleunigen und vereinfachen. Darüber hinaus ist Python eine der führenden Sprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, da sie eine breite Palette von Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn bietet, die die Entwicklung von KI-Anwendungen unterstützen. **
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Wie kann die Programmiersprache Python in den Bereichen Datenanalyse, Webentwicklung und künstliche Intelligenz eingesetzt werden?
Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, da es eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy bietet, die das Arbeiten mit großen Datenmengen erleichtern. In der Webentwicklung kann Python mit Frameworks wie Django und Flask verwendet werden, um leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird Python aufgrund seiner Vielseitigkeit und der Verfügbarkeit von Bibliotheken wie TensorFlow und Keras häufig für die Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen eingesetzt. Python bietet somit eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen technologischen Bereichen. **
Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Python in der Informatik, Wissenschaft, Datenanalyse und anderen Bereichen?
Python wird in der Informatik für die Entwicklung von Webanwendungen, Datenbanken, Netzwerkanwendungen und Automatisierungsskripten eingesetzt. In der Wissenschaft wird Python für die Datenvisualisierung, numerische Berechnungen, Simulationen und maschinelles Lernen verwendet. In der Datenanalyse wird Python für die Datenmanipulation, statistische Analyse, maschinelles Lernen und Big-Data-Verarbeitung eingesetzt. Darüber hinaus wird Python auch in anderen Bereichen wie der Spieleentwicklung, dem IoT (Internet of Things) und der Robotik eingesetzt. **
Warum wird Python trotz seiner tendenziell langsameren Geschwindigkeit im Bereich AI, Datenanalyse usw. häufig verwendet?
Python wird trotz seiner tendenziell langsameren Geschwindigkeit in Bereichen wie AI und Datenanalyse häufig verwendet, weil es eine hohe Benutzerfreundlichkeit und eine große Auswahl an Bibliotheken und Frameworks bietet, die speziell für diese Anwendungen entwickelt wurden. Python ermöglicht es Entwicklern, schnell Prototypen zu erstellen und komplexe Algorithmen einfach umzusetzen. Darüber hinaus ist Python eine weit verbreitete Sprache mit einer großen Community, was den Austausch von Wissen und die Zusammenarbeit erleichtert. **
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Mit über 200 beweglichen Gelenkpunkten bieten die Klixx Creaturez-Figuren Arthropoden, Amphibien und Reptilien junger, alter und betagter Menschen einen klickbaren, mobilen Stopp-Motion-Videofilm, der Stress abbauen kann. Ein Python ist in diesem Paket versteckt, und auf der Rückseite des Pakets können stolze Reptilienbesitzer interessante Fakten über das Tier lesen. Klixx Creaturez als Filmstars Dank ihrer über 200 beweglichen Punkte können die Klixx Creaturez-Figuren auch zu Protagonisten spannender Stopp-Motion-Videos und Kurzfilme werden. Kleine Filmemacher müssen nur das Zing Studio herunterladen, das die Erstellung spektakulärer Stopp-Motion-Videos erleichtert. Außerdem können Kinder beim Scannen des QR-Codes auf der Verpackung sehen, wie diese besonderen Kreaturen zum Leben erwachen. Stressabbau-Spiel Die Klixx Creaturez-Figuren haben dank ihrer Gelenke auch eine stressabbauende Wirkung. Das Knackgeräusch der ineinandergreifenden Teile wirkt beruhigend, sodass junge und ältere Menschen an einem stressigen Schultag, beim Warten auf den Arztbesuch oder während einer langen Reise die Zeit mühelos mit dem Klicken der Kreaturen vertreiben können. Sammlerfiguren Die Figuren umfassen farbenfrohe, raffinierte und coole Kreaturen wie Kobra, Feuerameise, Python, Skorpion oder Klapperschlange. Die Figuren können in unserem Onlineshop erworben werden (einzeln verkauft, Verfügbarkeit kann variieren), sodass Kinder alle Klixx Creaturez-Tiere sammeln können. Verpackungsgröße: 21,6 x 22,5 x 2,8 cm Das Produkt ist in zwei Farbvarianten erhältlich. Der angezeigte Preis gilt für 1 Tier, das in einer zufälligen Version geliefert wird.
Preis: 6.59 € | Versand*: 5.99 € -
EIN 100% BEST DIVERS PRODUKT PYTHON ist eine innovative wiederaufladbare Unterwasserbeleuchtung/Taschenlampe, ideal für jeden Einsatz. Drei Taschenlampen (Python, Cobra, Cobra pure), ein Konzept: Ergonomie. Wir konzentrierten uns auf die Untersuchung eines Griffs, der es mit seiner 26°-Neigung ermöglicht, den Strahl mit minimalem Kraftaufwand auszurichten, während die natürliche Neigung des Handgelenks beibehalten wird. Aber wir haben hier nicht aufgehört: Indem wir den Schalter in den unteren Teil des Kopfes verlegt haben, haben wir ein Maximum an Praktikabilität und Komfort erreicht. Auch das Ladesystem wurde komplett überarbeitet und modifiziert: Ein innovatives magnetisches Verbindungssystem ermöglicht externes Laden. Der Lithium-Ionen-Akku ermöglicht Ihnen bis zu 500 Ladezyklen. Für die Sicherheit wurde eine wichtige Ergänzung vorgenommen: Auf der Rückseite des Brenners wurde ein Dr...
Preis: 99.00 € | Versand*: 3.00 € -
So Nutzen Sie IPWorks 2024 Python Edition: Schritt-für-Schritt Anleitung Wussten Sie, dass die IPWorks 2024 Python Edition seit über drei Jahrzehnten die Konnektivitätslösungen für nahezu jedes Fortune 500 und Global 2000 Unternehmen bereitstellt? Tatsächlich ist Python mittlerweile die beliebteste Sprache auf GitHub geworden, was die steigende Nachfrage nach leistungsstarken Python-Bibliotheken unterstreicht. Die IPWorks 2024 Python Edition bietet darüber hinaus eine umfassende Komponentenbibliothek für professionelle Internetentwicklung, die für Windows, Linux und macOS verfügbar ist. Mit der zunehmenden Anzahl an Python-Entwicklern - 41% haben weniger als 2 Jahre Erfahrung - wird eine zuverlässige und sichere Entwicklungsumgebung immer wichtiger. In dieser Schritt-für-Schritt Anleitung erfahren Entwickler, wie sie die leistungsstarken Funktionen der IPWorks 2024 Python Edition opti...
Preis: 749.99 € | Versand*: 0.00 € -
Autorentext Dr. Werner Stahel führt den statistischen Beratungsdienst der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich. Er organisiert und erteilt ausserdem angewandte Kurse in Statistik im Hochschul- und Nachdiplombereich. Klappentext Diese Einführung in die statistische Datenanalyse ist für Studierende und Interessierte gedacht, die ein vertieftes Verständnis für statistische Problemstellungen erarbeiten wollen, ohne tief in die Mathematik einsteigen zu müssen. Dazu bilden zahlreiche Beispiele aus allen Teilen der Naturwissenschaften und der Technik die Grundlage. Neben den Grundlagen wird auch eine Einführung in alle grösseren weiterführenden Teilgebiete der Statistik geboten. Die 5. Auflage wurde an einigen Stellen überarbeitet und das Layout wurde verbessert.
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Wie kann Python dazu verwendet werden, um Datenanalyse und Visualisierung durchzuführen?
Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Zusätzlich bietet Python Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen. Mit diesen Bibliotheken können Diagramme, Grafiken und interaktive Visualisierungen erstellt werden, um die Ergebnisse der Datenanalyse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Kombination von Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken bietet Python eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von umfassenden Datenanalysen und die Präsentation der Ergebnisse in ansprechender **
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Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Webentwicklung wird Python verwendet, um dynamische Webanwendungen zu erstellen, APIs zu entwickeln und Datenbanken zu verwalten. In der künstlichen Intelligenz wird Python für maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt, um intelligente Systeme zu entwickeln. Durch die Vielseitigkeit und die umfangreiche Bibliothek von Python können Entwickler in diesen Bereichen effizient arbeiten und leistungsstarke Anwendungen erstellen. **
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Python wird in der Softwareentwicklung für die Erstellung von Webanwendungen, Desktopanwendungen und Spiele verwendet. In der Datenanalyse wird Python für die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten eingesetzt. In der künstlichen Intelligenz wird Python für die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen, Deep-Learning-Modellen und Natural-Language-Processing-Anwendungen genutzt. Darüber hinaus wird Python auch für die Automatisierung von Aufgaben, das Web-Scraping und die Entwicklung von Prototypen verwendet. **
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Welche Vorteile bietet die Programmiersprache Python in Bezug auf Datenanalyse, Webentwicklung und maschinelles Lernen?
Python bietet eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks für Datenanalyse, wie z.B. Pandas und NumPy, die die Datenverarbeitung und -manipulation erleichtern. Für die Webentwicklung bietet Python Frameworks wie Django und Flask, die die Entwicklung von Webanwendungen beschleunigen. Im Bereich des maschinellen Lernens bietet Python Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn, die leistungsstarke Werkzeuge für die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen bereitstellen. Darüber hinaus ist Python eine benutzerfreundliche und leicht zu erlernende Sprache, die eine schnellere Entwicklung und Prototypenerstellung ermöglicht. **
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Erhalten Sie das umfassende Handbuch zur Manipulation, Verarbeitung, Bereinigung und Analyse von Datensätzen in Python. Aktualisiert für Python 3.10 und pandas 1.4, ist die dritte Auflage dieses praktischen Leitfadens voller praxisnaher Fallstudien, die Ihnen zeigen, wie Sie eine breite Palette von Datenanalyseproblemen effektiv lösen können. Sie werden die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennenlernen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Schöpfer des Python pandas-Projekts, ist dieses Buch eine praktische, moderne Einführung in die Werkzeuge der Datenwissenschaft in Python. Es ist ideal für Analysten, die neu in Python sind, und für Python-Programmierer, die neu in der Datenwissenschaft und wissenschaftlichen Berechnungen sind. Daten Dateien und verwandte Materialien sind auf GitHub verfügbar. - Verwenden Sie das Jupyter-Notebook und die IPython-Shell für explorative Berechnungen - Lernen Sie grundlegende und fortgeschrittene Funktionen in NumPy - Machen Sie sich mit den Datenanalysetools in der pandas-Bibliothek vertraut - Nutzen Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten - Erstellen Sie informative Visualisierungen mit matplotlib - Wenden Sie die pandas groupby-Funktion an, um Datensätze zu segmentieren, zu analysieren und zusammenzufassen - Analysieren und manipulieren Sie regelmässige und unregelmässige Zeitreihendaten - Lernen Sie, wie Sie reale Datenanalyseprobleme mit gründlichen, detaillierten Beispielen lösen können.
Preis: 63.30 € | Versand*: 0 € -
Das Buch von Christian Weiss schildert die Möglichkeiten der Datenanalyse mit Hilfe von STATISTICA. Streng thematisch gegliedert sind die einzelnen Kapitel unabhängig voneinander lesbar, weshalb man gezielt die für sich interessanten Themenbereiche erarbeiten kann, ohne das Buch auf einmal von Anfang bis Ende lesen zu müssen. Die Aufgaben eignen sich bestens, um das erworbene Wissen zu überprüfen. Das Kapitel zur statistischen Qualitätskontrolle mit Six Sigma und STATISTICA gewährleistet schliesslich den Praxisbezug.
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Datenanalyse mit Python , 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 Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, 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 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 Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek 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 Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~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, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpakete wurde der dynamischen Entwicklung angepasst. Ausserdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyr vor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen.
Preis: 54.99 € | Versand*: 0 €
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Welche Vorteile bietet die Programmiersprache Python in Bezug auf Datenanalyse, Webentwicklung und künstliche Intelligenz?
Python bietet eine einfache und übersichtliche Syntax, die das Schreiben von Code erleichtert und die Lesbarkeit verbessert. Dies ist besonders vorteilhaft für Datenanalyse, da komplexe Algorithmen und Analysen leicht implementiert werden können. Für die Webentwicklung bietet Python eine Vielzahl von Frameworks wie Django und Flask, die die Entwicklung von Webanwendungen beschleunigen und vereinfachen. Darüber hinaus ist Python eine der führenden Sprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, da sie eine breite Palette von Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn bietet, die die Entwicklung von KI-Anwendungen unterstützen. **
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Wie kann die Programmiersprache Python in den Bereichen Datenanalyse, Webentwicklung und künstliche Intelligenz eingesetzt werden?
Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, da es eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy bietet, die das Arbeiten mit großen Datenmengen erleichtern. In der Webentwicklung kann Python mit Frameworks wie Django und Flask verwendet werden, um leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird Python aufgrund seiner Vielseitigkeit und der Verfügbarkeit von Bibliotheken wie TensorFlow und Keras häufig für die Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen eingesetzt. Python bietet somit eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen technologischen Bereichen. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Python in der Informatik, Wissenschaft, Datenanalyse und anderen Bereichen?
Python wird in der Informatik für die Entwicklung von Webanwendungen, Datenbanken, Netzwerkanwendungen und Automatisierungsskripten eingesetzt. In der Wissenschaft wird Python für die Datenvisualisierung, numerische Berechnungen, Simulationen und maschinelles Lernen verwendet. In der Datenanalyse wird Python für die Datenmanipulation, statistische Analyse, maschinelles Lernen und Big-Data-Verarbeitung eingesetzt. Darüber hinaus wird Python auch in anderen Bereichen wie der Spieleentwicklung, dem IoT (Internet of Things) und der Robotik eingesetzt. **
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Warum wird Python trotz seiner tendenziell langsameren Geschwindigkeit im Bereich AI, Datenanalyse usw. häufig verwendet?
Python wird trotz seiner tendenziell langsameren Geschwindigkeit in Bereichen wie AI und Datenanalyse häufig verwendet, weil es eine hohe Benutzerfreundlichkeit und eine große Auswahl an Bibliotheken und Frameworks bietet, die speziell für diese Anwendungen entwickelt wurden. Python ermöglicht es Entwicklern, schnell Prototypen zu erstellen und komplexe Algorithmen einfach umzusetzen. Darüber hinaus ist Python eine weit verbreitete Sprache mit einer großen Community, was den Austausch von Wissen und die Zusammenarbeit erleichtert. **
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