Free Download Datenwissenschaft mit Python: Vollständiger Leitfaden zur Analytik | Erstellen Sie 10 Datenprojekte | Einschließlich maschinellem Lernen
Deutsch | 6. Mai 2025 | ASIN: B0CW1DWTMW | 581 Seiten | Epub | 672.75 KB
Data Science mit Python: Der praxisorientierte Leitfaden für Einsteiger und Fortgeschrittene Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Datenwissenschaft - mit einem praxisnahen Buch, das Ihnen den Einstieg leicht macht und Ihr Wissen systematisch erweitert. Data Science mit Python ist mehr als nur ein technisches Nachschlagewerk: Es ist Ihr persönlicher Mentor auf dem Weg zum Datenexperten. Dieses Buch vereint Theorie und Anwendung in perfekter Balance. Es bietet eine klare Einführung in die Grundlagen der Data Science, von den Konzepten und Werkzeugen bis hin zur praktischen Umsetzung komplexer Projekte mit Python - der führenden Programmiersprache im Bereich Datenanalyse und maschinelles Lernen. Was Sie erwartet: Ein verständlicher Einstieg in die Welt der Datenwissenschaft - auch ohne Vorkenntnisse Eine Einführung in Python, speziell zugeschnitten auf Data-Science-Anwendungen Umfassende Kapitel zu Datenvorverarbeitung, Visualisierung, Statistik und Modellierung Praktische Beispiele und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Lösung realer Datenprobleme Anwendungen von Machine Learning, Deep Learning und KI mit Tools wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn und TensorFlow Ein ganzes Kapitel zur Entwicklung und Bewertung von Modellen in der realen Welt Für wen ist dieses Buch geeignet? Egal ob Sie Studierende r, Berufseinsteiger in, Analyst in, Entwickler in oder einfach nur datenbegeistert sind - dieses Buch richtet sich an alle, die mit Python die Welt der Daten erobern wollen. Auch als Begleitmaterial für Schulungen oder Studiengänge ist es hervorragend geeignet. Warum Data Science mit Python? Python ist nicht nur leicht zu erlernen, sondern bietet eine riesige Auswahl an Bibliotheken und Tools, die die Datenverarbeitung und -analyse effizient und flexibel gestalten. Dieses Buch nutzt die volle Stärke dieser Open-Source-Umgebung und zeigt Ihnen, wie Sie sie produktiv einsetzen. Was Sie nach dem Lesen beherrschen: Sie verstehen die Grundlagen von Data Science und wissen, wie Sie datengetriebene Entscheidungen treffen. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen bereinigen, transformieren und visualisieren. Sie sind in der Lage, eigene Analysemodelle zu entwickeln und anzuwenden. Sie kennen gängige Machine-Learning-Verfahren und können diese für Klassifikations-, Regressions- oder Clustering-Aufgaben einsetzen. Sie können Python-Programme schreiben, die echte Datenprobleme lösen. Ihr Werkzeugkasten für den Erfolg: Mit klar strukturierten Kapiteln, praxisnahen Übungen, verständlichen Beispielen und einem fundierten methodischen Ansatz ist dieses Buch ein Muss für alle, die Daten nicht nur verstehen, sondern auch sinnvoll nutzen wollen.
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