Jake VanderPlas Bücher

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und -bearbeitung im praktischen Einsatz werden umfassend erläutert. Python wird effizient für datenintensive Berechnungen mit IPython und Jupyter eingesetzt. Zudem werden das Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas behandelt. Die Visualisierung von Daten erfolgt mithilfe von Matplotlib. Python ist aufgrund der Vielzahl an Ressourcen und Bibliotheken zur Speicherung, Bearbeitung und Auswertung von Daten die erste Wahl für Data Science. Dieses Handbuch ist für Datenanalytiker und Wissenschaftler von unschätzbarem Wert, da es alle Arten von Berechnungen mit Python abdeckt und alltägliche Aufgaben wie das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten sowie die Visualisierung verschiedener Datentypen behandelt. Auch die Nutzung von Daten zur Erstellung von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen wird thematisiert. Die Verwendung von IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen, NumPy und Pandas für das Speichern und Bearbeiten von Daten und Matplotlib für die Datenvisualisierung wird detailliert erklärt. Darüber hinaus wird Scikit-Learn zur sauberen Implementierung wichtiger Machine-Learning-Algorithmen vorgestellt. Grundlegende Kenntnisse in Python werden vorausgesetzt.

Python oferuje doskonałe narzędzia i biblioteki do pracy z danymi, które zyskały uznanie wśród naukowców i ekspertów. Aby osiągnąć najlepsze wyniki, należy dobrze poznać biblioteki Pythona oraz zasady ich użycia. Książka ta stanowi wszechstronne omówienie kluczowych bibliotek, takich jak IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych, z naciskiem na aspekty praktyczne. Doskonale sprawdzi się w rozwiązywaniu codziennych problemów związanych z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją danych, a także w tworzeniu modeli statystycznych i uczenia maszynowego. Zawiera jasne przykłady, które pomogą w konfiguracji oraz wykorzystaniu narzędzi do analizy danych. Czytelnicy nauczą się pracować w środowisku obliczeniowym IPython, korzystać z bibliotek do pracy z danymi, stosować typy ndarray i DataFrame do przetwarzania danych, tworzyć wizualizacje za pomocą Matplotlib oraz implementować kluczowe algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn. Dzięki tej książce można wydobywać mądre odpowiedzi z danych i rozwiązywać trudne pytania.