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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Ei Electronics Rauchwarnmelder m.APP Abfrage +Batt. Ei650iC-3XD
Eigenschaften: 10-Jahres-Rauchwarnmelder nach dem Streulichtprinzip, fest eingebaute 3V-Lithiumbatterie, optional funkvernetzbar mit Funkmodul Ei600MRF (separat erhältlich), oder drahtvernetzbar, AudioLINK-Funktion, Komfort-Identifikation, Diagnosefunktion, Ereignisspeicher, 12h-Signalunterdrückung, großer Test-/Stummschaltknopf, anschwellende Testlautstärke, ohne LED-Blinken, schlafzimmertauglich, automatische Verschmutzungskompensation, Demontagesicherung, Qualitätssiegel Q, geprüft und zertifiziert nach DIN EN 14604, zur Verwendung nach DIN 14676-1, 10 Jahre Lebensdauer
Preis: 36.49 € | Versand*: 5.95 € -
CHIGEE CGRC LIN 3-Pin Datenzugriff und Wunderradsteuerung für BMW
* Bluetooth-Konnektivität für nahtlosen Datenaustausch * Echtzeit-Anzeige wichtiger Motordaten wie Geschwindigkeit, Drehzahl, Reifendruck, Motortemperatur und mehr * Einfache Installation durch Plug-and-Play auf BMW Navigator Stecker | Artikel: CHIGEE CGRC LIN 3-Pin Datenzugriff und Wunderradsteuerung für BMW
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Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Wie funktioniert die Abfrage von Daten in einer relationalen Datenbank?
Daten werden durch SQL-Abfragen abgerufen, die spezifische Bedingungen und Kriterien definieren. Die Abfrage wird an die Datenbank gesendet, die dann die entsprechenden Datensätze zurückgibt. Die Ergebnisse können dann weiterverarbeitet oder angezeigt werden.
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Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken?
Relationale Datenbanken verwenden Tabellen zur Speicherung von Daten und verwenden SQL zur Abfrage und Manipulation. Nicht-relationale Datenbanken verwenden verschiedene Datenmodelle wie Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare oder Spaltenfamilien. Relationale Datenbanken sind ACID-konform, während nicht-relationale Datenbanken in der Regel flexibler und skalierbarer sind.
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Was sind die Vorteile und Nachteile von relationalen und nicht-relationalen Datenbanken?
Die Vorteile von relationalen Datenbanken sind ihre Strukturiertheit, Flexibilität und die Möglichkeit, komplexe Abfragen durchzuführen. Die Nachteile sind die Skalierbarkeit bei großen Datenmengen und die Komplexität bei der Modellierung von Beziehungen. Nicht-relationale Datenbanken bieten eine hohe Skalierbarkeit, Flexibilität und Performance, aber können bei komplexen Abfragen und Beziehungen an ihre Grenzen stoßen.
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Abfrage von Daten in einer relationalen Datenbank?
Die verschiedenen Methoden zur Abfrage von Daten in einer relationalen Datenbank sind SQL-Abfragen, gespeicherte Prozeduren und Views. SQL-Abfragen ermöglichen das Abrufen von Daten basierend auf bestimmten Kriterien. Gespeicherte Prozeduren sind vordefinierte Anweisungen, die wiederholt ausgeführt werden können, während Views virtuelle Tabellen darstellen, die aus einer oder mehreren Tabellen abgeleitet sind.
Ähnliche Suchbegriffe für Relationalen:
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Thermo-Hygrometer mit Comfort Barometer und Min/Max Speicherung
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Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000
In Sekundenschnelle Lackschichten messen – mit dem Schichtdickenmessgerät von Steinberg Systems kein Problem! Das hochsensible Gerät ermittelt automatisch, wie stark verschiedene Schichten, wie etwa Farbe oder Kunststoffe, auf ferromagnetischen Metallen sind. Die vielen Funktionen und exakten Messergebnisse machen das Gerät zum Muss in jeder Autowerkstatt. Umfangreicher geht’s kaum: Das Lackmessgerät bietet neben verstellbarer Display-Helligkeit und Alarm-Lautstärke viele Funktionen: automatisch rotierende Anzeige und Abschaltung, Analysesoftware mit verschiedenen Darstellungen der Messwerte, verschiedene Modi sowie die Batterie-Warnanzeige. Die gemessenen Werte übertragen Sie per Bluetooth bequem auf den Rechner. Dank spezieller App behalten Sie den Überblick über die Daten. Der Lacktester verfügt zudem über eine integrierte, hochempfindliche Sonde. Diese misst auf ±3 % + 1 μm genau. Vor der Messung justieren Sie das Gerät schnell und einfach mittels Nullpunkt- oder Mehrpunktkalibrierung. Dazu verwenden Sie im besten Fall eine unbeschichtete Probe des Substrates, das Sie messen möchten. Alternativ eignet sich auch eine glatte Nullplatte. Mit dem Lackdicken-Messer prüfen Sie die Dicke nichtmagnetischer Schichten auf verschiedenen Oberflächen, beispielsweise auf Edelstahl, Eisen, Aluminium oder Kupfer. Dazu nutzt das Gerät die Wirbelstromprüfung. Diese ermöglicht Ihnen die zerstörungsfreie Messung mit einem hohen Messbereich von 0 - 2000 μm. Die Ergebnisse lesen Sie bequem auf dem klaren LCD ab.
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Kerbl Edelstahleimer 12,3 Liter mit Skalierung - 29377
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Kartonriller mit Skalierung Rillhöhe bis 300 mm
Kartonriller mit Skalierung * Rillhöhe bis 300 mm * Dem Karton können beliebige Höhenrillungen zugefügt werden Nur jeweilige Anzahl oder ein vielfaches der Staffelpreismengen bestellbar.
Preis: 48.31 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann SQL bei der Verwaltung und Abfrage von Daten in relationalen Datenbanken eingesetzt werden?
SQL wird verwendet, um Datenbanken zu erstellen, zu ändern und zu löschen. Es ermöglicht die Abfrage von Daten mit SELECT-Anweisungen und das Filtern von Daten mit WHERE-Klauseln. SQL kann auch verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Tabellen zu verknüpfen und komplexe Abfragen durchzuführen.
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Wie erfolgt die Abfrage von Informationen in einer relationalen Datenbank? Was sind die gängigsten Abfragebefehle in SQL?
Die Abfrage von Informationen in einer relationalen Datenbank erfolgt mittels SQL (Structured Query Language). Die gängigsten Abfragebefehle in SQL sind SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE. Mit diesen Befehlen können Daten abgefragt, eingefügt, aktualisiert und gelöscht werden.
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Was versteht man unter einer relationalen Datenbank?
Was versteht man unter einer relationalen Datenbank?
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Was sind die grundlegenden Unterschiede zwischen relationalen Datenbanken und nicht-relationalen Datenbanken in Bezug auf die Verwendung von SQL?
Relationale Datenbanken verwenden SQL, um Daten abzufragen und zu manipulieren, während nicht-relationale Datenbanken alternative Abfragesprachen verwenden können. Relationale Datenbanken folgen einem tabellenbasierten Ansatz, während nicht-relationale Datenbanken verschiedene Modelle wie dokumentenbasierte oder graphenbasierte verwenden. Relationale Datenbanken erfordern eine klare Datenstruktur und Beziehungen zwischen Tabellen, während nicht-relationale Datenbanken flexibler sind und keine festen Strukturen erfordern.
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