Einführung in Data Science : Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Titel: Einführung in Data Science Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
verantwortlich: Grus, Joel (VerfasserIn); Rother, Kristian (ÜbersetzerIn); Demmig, Thomas (ÜbersetzerIn)
Werktitel: Data Science from scratch
Ausgabe: 2. Auflage
veröffentlicht: Heidelberg: O'Reilly, [2020]
© 2020
Erscheinungsjahr: 2020
Erscheint auch als: Grus, Joel, Einführung in Data Science, 2. Auflage, Heidelberg : O'Reilly, 2020, 1 Online-Ressource
Erscheint auch als: Grus, Joel, Einführung in Data Science, 2. Auflage, Heidelberg : O'Reilly, 2020, 1 Online-Ressource (379 Seiten)
Erscheint auch als: Grus, Joel, Einführung in Data Science, 2. Auflage, Heidelberg : O'Reilly, 2020, 1 Online-Ressource (XVII, 379 Seiten)
Erscheint auch als: Grus, Joel, Einführung in Data Science, 2. Auflage, Heidelberg : O'Reilly, 2019, 1 Online-Ressource (400 pages)
Andere Ausgaben: Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
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Übersetzung von: Grus, Joel, Data science from Scratch, Second edition, Beijing : O'Reilly, 2019, xvii, 384 Seiten
Medientyp: Buch
Datenquelle: K10plus Verbundkatalog
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Zusammenfassung

Das Buch ist eine Neuauflage von Grus, die sich jetzt aber auf die aktuelle Version 3.6 von Python stützt und in die Grundlagen von Data Science als interdisziplinärem Wissenschaftsfeld zur Gewinnung von neuen Erkenntnissen aus sehr unterschiedlichen Daten einführt. Die Neuauflage sollte die alte bei guter Nutzung ersetzen, da eine Abwärtskompatibilität der neuen Version von Python zu früheren Versionen nur bedingt gegeben ist. Der Autor setzt beim Leser einige Grundkenntnisse voraus. So werden Pythongrundkenntnisse nur in einem Crashkurs noch einmal aufgefrischt. Der eigentliche Einstieg beginnt mit einem Szenario in DataSciencester, einem fiktiven sozialen Netzwerk für Data Scientists. Auch werden gegenüber der 1. Auflage neue wichtige Fakten über Deep Learning, Statistik und Sprachverarbeitung vermittelt. Einsteiger, die nur einen generellen Überblick suchen, sollten auch auf A. Ng hingewiesen werden, der sich ebenfalls mit Data Science befasst, aber anhand sehr einfacher und plausible Beispiele und Anwendungen nur zeigt, was auf diesem Weg erreicht werden kann

Umfang

XVII, 379 Seiten; Illustrationen, Diagramme

Sprache

Deutsch, Englisch

Schlagworte