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  • 1
    Book
    Book
    Heidelberg :O'Reilly,
    UID:
    almahu_BV043347185
    Format: XV, 329 Seiten : , Illustrationen, Diagramme ; , 24 cm x 16.5 cm.
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 978-3-96009-021-2
    Uniform Title: Data Science from scratch
    Note: Titelzusatz auf Umschlag: "Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python"
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF ISBN 978-3-96010-024-9
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, epub ISBN 978-3-96010-025-6
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, mobi ISBN 978-3-96010-026-3
    Language: German
    Subjects: Computer Science , Economics , Mathematics
    RVK:
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    Keywords: Daten ; Datenmanagement ; Datenstruktur ; Data Mining ; Python 2.7 ; Daten ; Datenmanagement ; Datenstruktur ; Data Mining ; Python ; Data Mining ; Datenanalyse ; Datenstruktur ; Python ; Datenanalyse ; Python 2.7 ; Data Mining ; Data Science ; Python ; Einführung ; Einführung ; Einführung ; Einführung
    Author information: Grus, Joel
    Author information: Rother, Kristian 1977-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    UID:
    gbv_846627051
    Format: XV, 329 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 24 cm x 17 cm
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 9783960090212 , 3960090218
    Uniform Title: Data Science from scratch
    Note: Titelzusatz auf dem Umschlag: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
    Additional Edition: ISBN 9783960090249
    Additional Edition: ISBN 9783960090256
    Additional Edition: ISBN 9783960090263
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe Grus, Joel Einführung in Data Science Heidelberg : O'Reilly, 2016 ISBN 9783960100249
    Additional Edition: ISBN 9783960100256
    Additional Edition: ISBN 9783960100263
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, Preselect Grus, Joel Einführung in Data Science Heidelberg : O'Reilly, 2016 ISBN 9783960100249
    Additional Edition: ISBN 9783960100256
    Additional Edition: ISBN 9783960100263
    Language: German
    Subjects: Computer Science , Economics , Law , Mathematics
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    Keywords: Data Mining ; Datenanalyse ; Python ; Datenanalyse ; Python 2.7 ; Data Mining
    Author information: Grus, Joel
    Author information: Rother, Kristian 1977-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    UID:
    almahu_BV043629604
    Format: 1 Online-Ressource (XV, 329 Seiten) : , Illustrationen, Diagramme.
    ISBN: 978-3-96010-024-9 , 978-3-96010-025-6 , 978-3-96010-026-3
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-96009-021-2
    Language: German
    Subjects: Computer Science , Economics , Mathematics
    RVK:
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    Keywords: Daten ; Datenmanagement ; Datenstruktur ; Data Mining ; Python ; Daten ; Datenmanagement ; Datenstruktur ; Data Mining ; Python 2.7 ; Data Mining ; Datenanalyse ; Datenstruktur ; Python ; Datenanalyse ; Python 2.7 ; Data Mining ; Data Science ; Python ; Einführung ; Electronic books.
    Author information: Grus, Joel
    Author information: Rother, Kristian, 1977-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 4
    Online Resource
    Online Resource
    Heidelberg, [Germany] :O'Reilly,
    UID:
    edocfu_9961554226402883
    Format: 1 online resource (348 p.)
    Edition: 1. Auflage.
    ISBN: 1-4920-6666-4 , 3-96010-024-8
    Content: 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 Sie der Autor Joel Grus dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Denn irgendwo in den Datenbergen von heute sind die Antworten auf Fragen verborgen, an die bisher niemand gedacht hat. Einführung in Data Science vermittelt Ihnen das Grundlagenwissen, um diese Antworten auszugraben.
    Note: Includes index. , Inhalt; Vorwort; Data Science; Bei Null starten; In diesem Buch verwendete Konventionen; Verwenden von Codebeispielen; Danksagungen; Kapitel 1 - Einführung; Der Aufstieg der Daten; Was ist Data Science?; Ein motivierendes Szenario: DataSciencester; Finden von Schlüsselpersonen; Data Scientists, die Sie kennen könnten; Gehälter und Erfahrung; Bezahlte Nutzerkonten; Interessante Themen; Weiter geht's!; Kapitel 2 - Ein Crashkurs in Python; Grundlagen; Python installieren; Zen und Python; Formatieren durch Leerzeichen; Module; Arithmetik; Funktionen; Strings; Exceptions; Listen; Tupel , Dictionariesdefaultdict; Counter; Sets; Kontrollfluss; Wahrheitswerte; Über die Grundlagen hinaus; Sortieren; List Comprehensions; Generatoren und Iteratoren; Zufall; Reguläre Ausdrücke; Objektorientierte Programmierung; Funktionale Hilfsmittel; enumerate; zip und Entpacken von Argumenten; args und kwargs; Willkommen bei DataSciencester!; Weiterführendes Material; Kapitel 3 - Daten visualisieren; matplotlib; Balkendiagramme; Liniendiagramme; Scatterplots; Weiterführendes Material; Kapitel 4 - Lineare Algebra; Vektoren; Matrizen; Weiterführendes Material; Kapitel 5 - Statistik , Einen einzelnen Datensatz beschreibenLagemaße; Streuung; Korrelation; Das Simpson-Paradoxon; Weitere Fallstricke von Korrelationen; Korrelation und Kausalität; Weiterführendes Material; Kapitel 6 - Wahrscheinlichkeit; Abhängigkeit und Unabhängigkeit; Bedingte Wahrscheinlichkeit; Der Satz von Bayes; Zufallsvariablen; Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Die Normalverteilung; Der zentrale Grenzwertsatz; Weiterführendes Material; Kapitel 7 - Hypothesen und Schlussfolgerungen; Testen statistischer Hypothesen; Beispiel: Münzwürfe; p-Werte; Konfidenzintervalle; P-Hacking , Beispiel: Durchführen eines A/B-TestsBayessche Inferenz; Weiterführendes Material; Kapitel 8 - Die Gradientenmethode; Die Idee hinter der Gradientenmethode; Abschätzen des Gradienten; Den Gradienten verwenden; Auswahl der richtigen Schrittweite; Anwendungsbeispiel; Stochastische Gradientenmethode; Weiterführendes Material; Kapitel 9 - Daten sammeln; stdin und stdout; Einlesen von Dateien; Grundlagen von Textdateien; Dateien mit Feldtrennern; Auslesen von Webseiten; Parsen von HTML-Dokumenten; Beispiel: O'Reilly-Bücher über Daten; Verwenden von APIs; JSON (und XML) , Eine nicht authentifizierte API verwendenAPIs finden; Beispiel: Verwenden der Twitter-APIs; Zugriff auf die APIs erhalten; Twython verwenden; Weiterführendes Material; Kapitel 10 - Arbeiten mit Daten; Erkunden Ihrer Daten; Erkunden eindimensionaler Daten; Zwei Dimensionen; Mehrere Dimensionen; Bereinigen und Umformen; Manipulieren von Daten; Umskalieren; Hauptkomponentenanalyse; Weiterführendes Material; Kapitel 11 - Maschinelles Lernen; Modellieren; Was ist maschinelles Lernen?; Overfitting und Underfitting; Genauigkeit; Der Kompromiss zwischen Bias und Varianz , Extraktion und Auswahl von Eigenschaften
    Additional Edition: ISBN 3-96009-021-8
    Language: German
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 5
    Online Resource
    Online Resource
    Heidelberg : O'Reilly | Heidelberg : dpunkt.verlagGmbH
    UID:
    gbv_1680052705
    Format: 1 Online-Ressource (XV, 329 Seiten) , Illustrationen, Diagramme
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 9783960100249 , 9783960100256 , 9783960100263
    Uniform Title: Data Science from scratch
    Content: 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 weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken
    Additional Edition: ISBN 9783960090212
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Grus, Joel Einführung in Data Science Heidelberg : O'Reilly, 2016 ISBN 9783960090212
    Additional Edition: ISBN 3960090218
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    Keywords: Data Mining ; Datenanalyse ; Python ; Datenanalyse ; Python 2.7 ; Electronic books
    URL: Cover
    Author information: Grus, Joel
    Author information: Rother, Kristian 1977-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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