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Data Science in Python: Der schnelle Einstieg (Numpy, Matplotlib, Pandas)
In unserer modernen Zeit nimmt die Menge an Daten exponentiell zu. Egal wo man hinhört, überall fallen Begriffe wie Big Data, Data Science, Data Analysis und viele mehr. Mit der Zeit gelingt es uns immer besser aus den zunehmenden Datenmengen hilfreiche Informationen zu gewinnen. Das Feld, welches sich primär damit befasst, nennt sich Data Science bzw. Data Analysis. Egal ob Sie Aktienkurse analysieren oder Ihre eigene künstliche Intelligenz entwickeln wollen – Data Science ist essentiell. Jedes moderne und große System hat eine riesige Menge an Daten, welche intelligent verwaltet und analysiert werden müssen. Es ist also mehr als sinnvoll sich in diesem Bereich massiv weiterzubilden, sodass Sie ein Teil dieser modernen Entwicklung sein können anstatt von ihr überrannt zu werden.
In diesem Buch wird Ihnen Data Science in Python nähergebracht. Wichtig ist hierbei, dass Sie bereits Python relativ gut beherrschen sollten. Hier wird nicht auf die grundlegende Syntax oder auf simple Konzepte eingegangen. Sollten Sie also das Gefühl haben, dass Sie mit Python noch nicht so gut vertraut sind, empfehle ich Ihnen, sich zunächst meine Bücher für Anfänger und für Fortgeschrittene anzusehen. Diese finden Sie zum einen auf www.fdcoding.com, aber auch auf meiner Amazon-Seite. Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben und das Gelernte auch nebenbei angewandt haben, werden Sie in der Lage sein, grundlegende Konzepte von Data Science in Python zu verstehen und anzuwenden. Sie können dann große Datenmengen sammeln, strukturieren, visualisieren und analysieren. Auch wenn wir in diesem Buch nur sehr oberflächlich auf die tatsächlichen Anwendungsgebiete eingehen werden, können Sie anschließend Aktienkurse, Wetterdaten und ähnliches Analysieren. Außerdem stellt Data Science die Grundlage für Intelligente Systeme, also für Machine Learning, dar. • Grundlegende Konzepte der Data Science verstehen und anwenden • Analyse und Verarbeitung von großen Datenmengen (Big Data) • Statistische Berechnungen programmieren • Grafische Darstellung von Funktionen und Datenmengen • Analyse von Aktienkursen • Solides Fundament für Weiterbildung im Bereich Machine Learning • 1 - Was ist Data Science? • 2 - Warum Python • 3 - Installation der Module • 4 - Arrays mit Numpy • 5 - Diagramme mit Matplotlib • 6 - Statistik mit Matplotlib • 7 - Pandas • 8 - Aktienhandel
In diesem Buch wird Ihnen Data Science in Python nähergebracht. Wichtig ist hierbei, dass Sie bereits Python relativ gut beherrschen sollten. Hier wird nicht auf die grundlegende Syntax oder auf simple Konzepte eingegangen. Sollten Sie also das Gefühl haben, dass Sie mit Python noch nicht so gut vertraut sind, empfehle ich Ihnen, sich zunächst meine Bücher für Anfänger und für Fortgeschrittene anzusehen. Diese finden Sie zum einen auf www.fdcoding.com, aber auch auf meiner Amazon-Seite. Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben und das Gelernte auch nebenbei angewandt haben, werden Sie in der Lage sein, grundlegende Konzepte von Data Science in Python zu verstehen und anzuwenden. Sie können dann große Datenmengen sammeln, strukturieren, visualisieren und analysieren. Auch wenn wir in diesem Buch nur sehr oberflächlich auf die tatsächlichen Anwendungsgebiete eingehen werden, können Sie anschließend Aktienkurse, Wetterdaten und ähnliches Analysieren. Außerdem stellt Data Science die Grundlage für Intelligente Systeme, also für Machine Learning, dar. • Grundlegende Konzepte der Data Science verstehen und anwenden • Analyse und Verarbeitung von großen Datenmengen (Big Data) • Statistische Berechnungen programmieren • Grafische Darstellung von Funktionen und Datenmengen • Analyse von Aktienkursen • Solides Fundament für Weiterbildung im Bereich Machine Learning • 1 - Was ist Data Science? • 2 - Warum Python • 3 - Installation der Module • 4 - Arrays mit Numpy • 5 - Diagramme mit Matplotlib • 6 - Statistik mit Matplotlib • 7 - Pandas • 8 - Aktienhandel
54 pages, Paperback
Published March 22, 2018
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