Data Science mit Python

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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.