Einführung in Data Science
Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
Seiten
2019
|
2. Auflage
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-123-3 (ISBN)
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-123-3 (ISBN)
- Neuauflage des Standardwerks, jetzt zu Python 3.6
- Der idealer Einstieg in Data Science – didaktisch klug angelegt und gut nachvollziehbar
- Bietet mathematisches Hintergrundwissen und einen Crashkurs für Python
- Enthält neues Material zu Deep Learning, Statistik und Natural Language Processing
Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren.
Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weit verbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit.
Joel Grus ist Forschungsingenieur am Allen Institute for Artificial Intelligence. Zuvor arbeitete er als Softwareentwickler bei Google und als Data Scientist für eine Reihe von Startups. Er lebt in Seattle, wo er regelmäßig an Treffen zu Datenanalysethemen teilnimmt.
| Erscheinungsdatum | 15.11.2019 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Animals |
| Übersetzer | Kristian Rother, Thomas Demmig |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 165 x 240 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge | |
| Schlagworte | Algorithmen • Big Data • Data Mining • Data Science • Datenanalyse • Einführung • Einführung • MapReduce • Mathematik • Python • Statistik • Wahrscheinlichkeit |
| ISBN-10 | 3-96009-123-0 / 3960091230 |
| ISBN-13 | 978-3-96009-123-3 / 9783960091233 |
| Zustand | Neuware |
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