Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

(Autor)

Buch | Softcover
XVIII, 382 Seiten
2019 | 2. Auflage
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-123-3 (ISBN)
36,90 inkl. MwSt
  • 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
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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