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Data Science mit Python: Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn (mitp Professional)
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
Jake VanderPlas ist seit Langem User und Entwickler von SciPy. Derzeit ist er als interdisziplinärer Forschungsdirektor an der Universität Washington tätig, führt eigene astronomische Forschungsarbeiten durch und berät dort ansässige Wissenschaftler, die in vielen verschiedenen Fachgebieten arbeiten.
Produktinformation
Broschiert: 552 Seiten
Verlag: mitp; Auflage: 2018 (30. November 2017)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3958456952
ISBN-13: 978-3958456952
Größe und/oder Gewicht:
17,2 x 3 x 24,1 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
4 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
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Dieser, relativ lange, Lehrgang überzeugte mich durch sehr strukturiertes und sehr detailliertes Vorgehen. Die vielen Übungen, mit anschließender Erläuterung der Lösung, vertiefen das Verständnis und führen kompetent in dieses schwierige Thema. Lediglich die Thema Machine Learning und NLP sind nach meiner Ansicht zu knapp gehalten, Das kann aber auch an mir liegen.Ansonsten kann ich nur sagen, äußerst empfehlenswert für alle. Auch für Menschen die sich diesem Thema einfach nur annähern wollen.
Super Buch, doch ich habe es zurück gesendet, da der Preis für eine Versendung nach Österreich bei Thalia günstiger ist.Daher sehr empfehlenswertes Buch jedoch bei Amazon nur für die die gerne mehr ausgeben.
Das Handbuch "Data Science mit Python" ist ein tolles Nachschlagewerk, meiner Meinung nach insbesondere für leicht fortgeschrittene Anwender oder Umsteiger von R auf Python. Damit keine Missverstände entstehen: Das Buch erklärt die Verfahren des maschinellen Lernens kaum bis gar nicht. Ein Anwender muss bereits wissen, wie Naive Bayes, Entscheidungsbäume oder k-Means funktionieren. Die Algorithmen werden zwar sehr kurz erläutert, aber meiner Meinung nach sollte man die Verfahren auch mathematisch zumindest grundlegend verstehen können, dafür wird man sich jedoch ein anderes Buch aussuchen müssen. Dieses Buch ist als eine Anleitung zum Anwenden mit Python zu verstehen, mit der Einführung in die wichtigsten Bibliotheken im Kontext von Data Science.Das Buch behandelt, auf die Seite genau gerechnet, zu5,36% die Einrichtung von Python / IPython11,83% Numpy (Matrizen in Python)22,00% Pandas (Tabellen in Python)20,70% MatPlotLib (Datenvisualisierung in Python)33,64% Scikit-Learn (Machine Learning in Python)Der Rest sind Vorwort, Stichwortverzeichnis etc.Wer dieses Buch kauft, kann sich die Bücher "Datenanalyse mit Python" und "Einführung in Machine Learning mit Python" vom konkurrierenden Verlag sparen, da dieses Buch deren Inhalte weitgehend abdeckt.Ich vergebe somit die volle Punktzahl und eine klare Kaufempfehlung, wenn man lernen möchte, wie die Methoden der Data Science mit Python-Bibliotheken angewendet werden können!
Hilft mir aktuell sehr bei meiner Diplomarbeit...
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