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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 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Sitzungstabelle mit Speicherung Fox
Eine 2-in-1-Lösung, die einen breiten Tisch mit Aufbewahrungsfächern kombiniertEntworfen für Ihre Küchenutensilien oder Ihre AngelausrüstungIdeal für große Bivvys, Cooktents und Social SheltersKompakt und leicht für einfachen TransportSchnelles Auf- und Abbausystem2 separate Aufbewahrungsfächer mit RegalenAluminiumrahmen in Khaki FarbeRobustes Polyestergewebe mit Mesh-EinsätzenLieferung mit TragetascheMaße aufgestellt: 120CL x 60cm T x 68cm HDMaße zusammengeklappt: 61cm x 61cm x 9cmGewicht 8,8kg
Preis: 120.52 € | Versand*: 0.00 € -
Signes Grimalt Koffer, Aufbewahrungsboxen Baúl-Speicherung.
Signes Grimalt Koffer, Aufbewahrungsboxen Baúl-Speicherung. Weiss Einheitsgrösse. Jetzt Baúl-Speicherung. von Signes Grimalt auf Spartoo.de versandkostenfrei bestellen!
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Wie wirkt sich die Normalisierung auf die Datenbankleistung, die Datenintegrität und die Datenkonsistenz aus?
Die Normalisierung verbessert die Datenbankleistung, indem sie Redundanzen reduziert und die Effizienz der Abfragen erhöht. Sie trägt zur Datenintegrität bei, indem sie sicherstellt, dass die Daten konsistent und korrekt gespeichert werden. Durch die Normalisierung wird die Datenkonsistenz verbessert, da sie sicherstellt, dass die Daten in verschiedenen Tabellen konsistent und aktuell sind. Insgesamt trägt die Normalisierung dazu bei, die Datenbank effizienter, zuverlässiger und konsistenter zu machen.
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MySQL 2 ist eine relationale Datenbankverwaltungssystem-Software, die zur Speicherung und Verwaltung von Daten in Tabellen verwendet wird.
MySQL 2 ist eine leistungsstarke Software, die speziell für die Verwaltung von Daten in Tabellen entwickelt wurde. Mit MySQL 2 können Daten effizient gespeichert, abgerufen und verwaltet werden. Durch die Verwendung von relationalen Datenbanken können komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen einfach dargestellt werden. MySQL 2 ist eine weit verbreitete Datenbankverwaltungssystem-Software, die von vielen Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt eingesetzt wird.
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Wie funktioniert Indexierung?
Indexierung ist ein Prozess, bei dem Informationen strukturiert und organisiert werden, um sie schnell und effizient abrufen zu können. Dabei werden Schlüsselwörter oder Begriffe aus einem Text extrahiert und in einem Index gespeichert. Dieser Index fungiert als Verzeichnis, das es ermöglicht, die gespeicherten Informationen schnell zu finden. Durch Indexierung können Suchmaschinen relevante Ergebnisse liefern, indem sie den Index durchsuchen und passende Inhalte anzeigen. Der Prozess der Indexierung ist entscheidend für die Funktionsweise von Datenbanken, Bibliotheken und Suchmaschinen im Internet.
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Was bedeutet Skalierung bei Excel?
Was bedeutet Skalierung bei Excel? Skalierung in Excel bezieht sich auf die Anpassung der Größe eines Arbeitsblatts, um es auf eine bestimmte Anzahl von Seiten zu drucken. Durch die Skalierung können Benutzer die Größe des Arbeitsblatts so ändern, dass es auf Papier gedruckt werden kann, ohne dass Informationen abgeschnitten werden. Dies ist besonders nützlich, wenn große Datenmengen auf einem begrenzten Papierformat gedruckt werden müssen. Die Skalierung kann in Excel über die Druckeinstellungen oder das Seitenlayout-Menü vorgenommen werden.
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Edelstahleimer 12,3l mit Skalierung
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Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Wie können Textdatenbanken in der Informatik verwendet werden und welche Vorteile bieten sie in Bezug auf Datenorganisation, -speicherung und -abfrage?
Textdatenbanken in der Informatik können verwendet werden, um strukturierte Textdaten effizient zu organisieren, speichern und abzurufen. Sie bieten den Vorteil, dass sie große Mengen an Textdaten in einer übersichtlichen und strukturierten Weise speichern können, was die Datenorganisation erleichtert. Zudem ermöglichen sie schnelle und präzise Abfragen, da sie speziell für die Verarbeitung von Textdaten optimiert sind. Darüber hinaus bieten Textdatenbanken die Möglichkeit, Textdaten mit Metadaten zu verknüpfen, um die Suche und Analyse von Informationen zu erleichtern.
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Was ist die Skalierung beim Koordinatensystem?
Die Skalierung beim Koordinatensystem bezieht sich auf die Festlegung der Einheiten auf den Achsen. Sie bestimmt, wie die Werte auf den Achsen dargestellt werden und wie groß der Abstand zwischen den einzelnen Markierungen ist. Eine größere Skalierung bedeutet, dass die Werte auf den Achsen in größeren Schritten dargestellt werden, während eine kleinere Skalierung kleinere Schritte ermöglicht.
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Wie funktioniert die Skalierung in Bloodborne?
In Bloodborne wird die Skalierung durch die Attribute des Charakters bestimmt. Je höher die Werte in bestimmten Attributen wie Stärke oder Geschicklichkeit sind, desto stärker werden die Waffen skaliert. Dies bedeutet, dass der Schaden, den die Waffen verursachen, mit zunehmenden Attributswerten steigt. Es ist wichtig, die Attribute entsprechend den gewünschten Waffen und Spielstilen zu erhöhen, um die maximale Effektivität zu erreichen.
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Wie kann die Verwendung von SQL zur Datenmanipulation und Abfrage in verschiedenen Bereichen wie der Webentwicklung, Datenanalyse und Unternehmenssystemen optimiert werden?
Die Verwendung von SQL zur Datenmanipulation und Abfrage kann optimiert werden, indem effiziente Indexe für häufig abgefragte Spalten erstellt werden, um die Abfrageleistung zu verbessern. Zudem können gespeicherte Prozeduren und Funktionen genutzt werden, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und die Wartbarkeit des Codes zu verbessern. Die Verwendung von Transaktionen kann die Datenkonsistenz gewährleisten und die Datenintegrität in Unternehmenssystemen sicherstellen. Außerdem können ORM (Object-Relational Mapping) Frameworks in der Webentwicklung verwendet werden, um den SQL-Code zu abstrahieren und die Entwicklung zu beschleunigen.
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