Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-06-13
> findR *
Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-30
> findR *
Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-24
> findR *
Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-18
> findR *
Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-09
> findR *
Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-09
> findR *
EINFÜHRUNG IN PYTHON 3 //- Lehrbuch und Nachschlagewerk- Farbige Syntaxdarstellung- Geeignet für Programmieranfänger, aber auch für Umsteiger von anderen Sprachen wie z. B. C, C++, C#, Java- Systematische Einführung in Python, aufbauend auf den Erfahrungen aus Hunderten von Schulungen des Autors- Praxisnahe Übungen mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Die wesentlichen Begriffe und Techniken der Programmierung wie auch die zugrunde liegenden Ideen werden anschaulich erklärt. Anhand typischer Beispiele werden unterschiedliche Problemstellungen verdeutlicht, die sich dann leicht auf andere Anwendungsfälle übertragen lassen. Die Übungsaufgaben mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen dienen zur Vertiefung des Stoffs und zeigen exemplarische Vorgehensweisen, die in vielen anderen Bereichen verwendet werden können.Als idealer Einstieg für Programmieranfänger und für Umsteiger behandelt dieses Buch alle grundlegenden Sprachelemente von Python. Auch für Python-Kenner bietet das Buch viele weiterführende Themen wie Funktionale Programmierung mit Dekorateuren, Generatoren, Klasseninstanzen als aufrufbare Objekte, Systemprogrammierung, Forks, Ausnahmehandlungen und Modultests.Entsprechend ihrer Bedeutung ist der Objektorientierung ein umfangreicher Teil des Buchs gewidmet. In anschaulicher und leicht verständlicher Weise wird in die Thematik der OOP eingeführt und dabei der pythonische Stil demonstriert, der sich deutlich von C++ und Java unterscheidet. Außerdem wurden nun auch eigene Kapitel zu Slots, dynamischer Erzeugung von Klassen, Metaklassen und Abstrakten Klassen aufgenommen.Die Funktionale Programmierung wird in einem eigenen Teil behandelt. Dazu wurden die Kapitel über Dekorateure und Generatoren grundlegend überarbeitet und erweitert. AUS DEM INHALT //- Grundlagen: Sequentielle Datentypen, Dictionaries, Mengen, Verzweigungen, Schleifen- Flaches und tiefes Kopieren- Funktionen- Modularisierung- Objektorientierte Programmierung: Grundlagen, Aufrufbare Objekte (Callables), Vererbung, Mehrfachvererbung, Slots, Klassendekoration, Metaklassen, Abstrakte Klassen- Funktionale Programmierung: lambda, map, filter und Listen-Abstraktion, Generatoren und Iteratoren, Dekorateure- Tests und Fehler- Daten konservieren- Reguläre Ausdrücke- Typ-Anmerkungen- Systemprogrammierung- Forks
Aktualisiert: 2023-05-02
> findR *
EINFÜHRUNG IN PYTHON 3 //- Lehrbuch und Nachschlagewerk- Farbige Syntaxdarstellung- Geeignet für Programmieranfänger, aber auch für Umsteiger von anderen Sprachen wie z. B. C, C++, C#, Java- Systematische Einführung in Python, aufbauend auf den Erfahrungen aus Hunderten von Schulungen des Autors- Praxisnahe Übungen mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Die wesentlichen Begriffe und Techniken der Programmierung wie auch die zugrunde liegenden Ideen werden anschaulich erklärt. Anhand typischer Beispiele werden unterschiedliche Problemstellungen verdeutlicht, die sich dann leicht auf andere Anwendungsfälle übertragen lassen. Die Übungsaufgaben mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen dienen zur Vertiefung des Stoffs und zeigen exemplarische Vorgehensweisen, die in vielen anderen Bereichen verwendet werden können.Als idealer Einstieg für Programmieranfänger und für Umsteiger behandelt dieses Buch alle grundlegenden Sprachelemente von Python. Auch für Python-Kenner bietet das Buch viele weiterführende Themen wie Funktionale Programmierung mit Dekorateuren, Generatoren, Klasseninstanzen als aufrufbare Objekte, Systemprogrammierung, Forks, Ausnahmehandlungen und Modultests.Entsprechend ihrer Bedeutung ist der Objektorientierung ein umfangreicher Teil des Buchs gewidmet. In anschaulicher und leicht verständlicher Weise wird in die Thematik der OOP eingeführt und dabei der pythonische Stil demonstriert, der sich deutlich von C++ und Java unterscheidet. Außerdem wurden nun auch eigene Kapitel zu Slots, dynamischer Erzeugung von Klassen, Metaklassen und Abstrakten Klassen aufgenommen.Die Funktionale Programmierung wird in einem eigenen Teil behandelt. Dazu wurden die Kapitel über Dekorateure und Generatoren grundlegend überarbeitet und erweitert. AUS DEM INHALT //- Grundlagen: Sequentielle Datentypen, Dictionaries, Mengen, Verzweigungen, Schleifen- Flaches und tiefes Kopieren- Funktionen- Modularisierung- Objektorientierte Programmierung: Grundlagen, Aufrufbare Objekte (Callables), Vererbung, Mehrfachvererbung, Slots, Klassendekoration, Metaklassen, Abstrakte Klassen- Funktionale Programmierung: lambda, map, filter und Listen-Abstraktion, Generatoren und Iteratoren, Dekorateure- Tests und Fehler- Daten konservieren- Reguläre Ausdrücke- Typ-Anmerkungen- Systemprogrammierung- Forks
Aktualisiert: 2022-08-15
> findR *
EINFÜHRUNG IN PYTHON 3 //
- Lehrbuch und Nachschlagewerk
- Farbige Syntaxdarstellung
- Geeignet für Programmieranfänger, aber auch für Umsteiger von anderen Sprachen wie z. B. C, C++, C#, Java
- Systematische Einführung in Python, aufbauend auf den Erfahrungen aus Hunderten von Schulungen des Autors
- Praxisnahe Übungen mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Die wesentlichen Begriffe und Techniken der Programmierung wie auch die zugrunde liegenden Ideen werden anschaulich erklärt. Anhand typischer Beispiele werden unterschiedliche Problemstellungen verdeutlicht, die sich dann leicht auf andere Anwendungsfälle übertragen lassen. Die Übungsaufgaben mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen dienen zur Vertiefung des Stoffs und zeigen exemplarische Vorgehensweisen, die in vielen anderen Bereichen verwendet werden können.
Als idealer Einstieg für Programmieranfänger und für Umsteiger behandelt dieses Buch alle grundlegenden Sprachelemente von Python. Auch für Python-Kenner bietet das Buch viele weiterführende Themen wie Funktionale Programmierung mit Dekorateuren, Generatoren, Klasseninstanzen als aufrufbare Objekte, Systemprogrammierung, Forks, Ausnahmehandlungen und Modultests.
Entsprechend ihrer Bedeutung ist der Objektorientierung ein umfangreicher Teil des Buchs gewidmet. In anschaulicher und leicht verständlicher Weise wird in die Thematik der OOP eingeführt und dabei der pythonische Stil demonstriert, der sich deutlich von C++ und Java unterscheidet. Außerdem wurden nun auch eigene Kapitel zu Slots, dynamischer Erzeugung von Klassen, Metaklassen und Abstrakten Klassen aufgenommen.
Die Funktionale Programmierung wird in einem eigenen Teil behandelt. Dazu wurden die Kapitel über Dekorateure und Generatoren grundlegend überarbeitet und erweitert.
AUS DEM INHALT //
- Grundlagen: Sequentielle Datentypen, Dictionaries, Mengen, Verzweigungen, Schleifen
- Flaches und tiefes Kopieren
- Funktionen
- Modularisierung
- Objektorientierte Programmierung: Grundlagen, Aufrufbare Objekte (Callables), Vererbung, Mehrfachvererbung, Slots, Klassendekoration, Metaklassen, Abstrakte Klassen
- Funktionale Programmierung: lambda, map, filter und Listen-Abstraktion, Generatoren und Iteratoren, Dekorateure
- Tests und Fehler
- Daten konservieren
- Reguläre Ausdrücke
- Typ-Anmerkungen
- Systemprogrammierung
- Forks
Aktualisiert: 2022-10-11
> findR *
Die Themen Internet und Digitalisierung werden Ihr Leben fortwährend verändern– so oder so… Das Internet und der digitale Datenstrom sind eine der umfassendsten technischen Revolutionen, die die Menschheit bisher erlebt hat. Welche Lebensbereiche aber haben sich eigentlich durch das Internet schon geändert und werden sich noch tiefgreifend ändern? Welche dramatischen globalen Veränderungen werden auf uns zukommen? Kurz: Alles, was mit der Digitalisierung unseres beruflichen und privaten Alltags zusammenhängt, erfahren Sie in diesem Buch. Die zusammengetragenen Informationen und Zukunftsvisionen sollten all jene gelesen haben, die sich für den Fortschritt der Technik interessieren, damit man die Entwicklungen des digitalen Zeitalters mit wachsamem Auge verfolgen und beurteilen kann.
Inhaltsverzeichnis:
Vorwort
Geschichte 1: Die Körperwaage
Geschichte 2: Kinofilme
Geschichte 3: Massage mit Musik
1 Internet – ja wo ist es denn?
1.1 Entwicklung der Internet-Performance
Geschichte Internetdiskette
Geschichte Roaming
Geschichte Smartphone
1.2 Wie es wohl weitergehen wird?
eSim – Internet für alles
Satelliteninternet für überall
2 Internet 2017 – Versuch einer Bestandsaufnahme
2.1 Zahlen über Zahlen
2.2 Wie nutzen wir das Internet?
Geschichte Informationsquelle Internet
Geschichte Facebook
3 Internet 2025 – Was ändert sich?
3.1 Cut out the middleman
Online versus stationär
Bezahlsysteme der Zukunft
Geschichte Google-Suche
Beispiel gefällig? YouTube
Tourismusbranche vor dem Garaus?
Quo Vadis Banken und Versicherungen?
Geschichte Geldanlage
3.2 Vieles wird neu
Mobil- oder Festnetznummer?
Individualverkehr
VR, AR und KI
Industrie 4.0
Was ist eigentlich aus der Diskette geworden?
Die neue Art zu wohnen
4 Und was wird uns das alles bringen?
4.1 Alles bleibt anders
4.2 Was stimmt und was nicht?
Fake News oder andere Quellen
Google, Google, Google
Facebook und Amazon
4.3 100 g schwer und doch extrem leistungsfähig
Ortungsdienste
Profiling
Crowd-Technologien
4.4 Ihre Daten sind Ihre Daten
Wearables
4.5 Schöne heile Welt?
Internet immer und überall
Epilog
Aktualisiert: 2020-01-01
> findR *
Numerisches Python
• Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python• Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden• Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalysetätig sind• Datenvisualisierung mit Matplotlib• Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
AUS DEM INHALT //NumPy:Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
Aktualisiert: 2023-05-02
> findR *
Numerisches Python
• Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python• Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden• Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalysetätig sind• Datenvisualisierung mit Matplotlib• Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
AUS DEM INHALT //NumPy:Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/UfuncsMatplotlib:Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/KonturplotsPandas:Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
Aktualisiert: 2023-05-02
> findR *
EINFÜHRUNG IN PYTHON 3
Als idealer Einstieg für Programmieranfänger wie für Umsteiger behandelt dieses Buch alle grundlegenden Sprachelemente von Python 3. Aber auch Python-Kennern bietet das Buch viele weiterführende Themen wie Systemprogrammierung, Threads, Forks, Ausnahmehandlungen und Modultests.
Erste Schritte mit Python
- Besonders geeignet für Programmieranfänger, aber auch für Umsteiger von anderen Sprachen wie C, C++, Java oder Perl
- Systematische und praxisnahe Einführung in die Kunst der Programmierung
- Praxisnahe Übungen mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen zu jedem Kapitel
Objektorientierte Programmierung
Die wesentlichen Begriffe und Techniken der Programmierung und die zugrundeliegenden Ideen werden in diesem Buch anschaulich erklärt. Die Problemstellungen werden mit typischen Beispielen verdeutlicht, die sich leicht auf andere Anwendungsfälle übertragen lassen. Ebenso dienen die Übungsaufgaben mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen nicht nur dazu, den Stoff zu vertiefen, sondern auch, exemplarische Vorgehensweisen zu demonstrieren, die in vielen anderen Bereichen Verwendung finden können.
Anwendungsbeispiele: Bruchklasse, Mastermind und Textklassifikation
In interessanten Anwendungsfällen werden alle erlernten Konzepte zusammengeführt: Design einer Klasse „Bruch“ für Bruchrechnung, Implementierung des Spieles Mastermind und eine komplette Einführung in die automatische Dokumentenklassifikation. Erweitert wurde auch das umfassende Stichwortverzeichnis und somit die Verwendung des Buches als Nachschlagewerk zusätzlich verbessert.
Extra: E-Book inside
Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2021-05-26
> findR *
Numerisches Python
• Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
• Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
• Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
• Datenvisualisierung mit Matplotlib
• Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
AUS DEM INHALT //
NumPy:
Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs
Matplotlib:
Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots
Pandas:
Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien
EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2022-10-11
> findR *
EINFÜHRUNG IN PYTHON 3
Als idealer Einstieg für Programmieranfänger wie für Umsteiger behandelt dieses Buch alle grundlegenden Sprachelemente von Python 3. Aber auch Python-Kennern bietet das Buch viele weiterführende Themen wie Systemprogrammierung, Threads, Forks, Ausnahmehandlungen und Modultests.
Erste Schritte mit Python
- Besonders geeignet für Programmieranfänger, aber auch für Umsteiger von anderen Sprachen wie C, C++, Java oder Perl- Systematische und praxisnahe Einführung in die Kunst der Programmierung- Praxisnahe Übungen mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen zu jedem Kapitel
Objektorientierte Programmierung
Die wesentlichen Begriffe und Techniken der Programmierung und die zugrundeliegenden Ideen werden in diesem Buch anschaulich erklärt. Die Problemstellungen werden mit typischen Beispielen verdeutlicht, die sich leicht auf andere Anwendungsfälle übertragen lassen. Ebenso dienen die Übungsaufgaben mit ausführlich dokumentierten Musterlösungen nicht nur dazu, den Stoff zu vertiefen, sondern auch, exemplarische Vorgehensweisen zu demonstrieren, die in vielen anderen Bereichen Verwendung finden können.
Anwendungsbeispiele: Bruchklasse, Mastermind und Textklassifikation
In interessanten Anwendungsfällen werden alle erlernten Konzepte zusammengeführt: Design einer Klasse „Bruch“ für Bruchrechnung, Implementierung des Spieles Mastermind und eine komplette Einführung in die automatische Dokumentenklassifikation. Erweitert wurde auch das umfassende Stichwortverzeichnis und somit die Verwendung des Buches als Nachschlagewerk zusätzlich verbessert.
Aktualisiert: 2021-05-31
> findR *
Das Internet und der digitale Datenstrom sind eine der die die Menschheit bisher erlebt hat. Welche Lebensbereiche aber haben sich eigentlich durch das Internet schon geändert und werden sich noch tiefgreifend ändern? Welche dramatischen globalen Veränderungen werden auf uns zukommen? Kurz: Alles, was mit der erfahren Sie in diesem Buch. Die zusammengetragenen Informationen und sollten all jene gelesen haben, die damit man die Entwicklungen des digitalen Zeitalters mit
Geschichte 1: Die KörperwaageGeschichte 2: KinofilmeGeschichte 3: Massage mit Musik
1.1 Entwicklung der Internet-PerformanceGeschichte InternetdisketteGeschichte RoamingGeschichte Smartphone1.2 Wie es wohl weitergehen wird?eSim Internet für allesSatelliteninternet für überall
2.1 Zahlen über Zahlen2.2 Wie nutzen wir das Internet?Geschichte Informationsquelle InternetGeschichte Facebook
3.1 Cut out the middlemanOnline versus stationärBezahlsysteme der ZukunftGeschichte Google-SucheBeispiel gefällig? YouTubeTourismusbranche vor dem Garaus?Quo Vadis Banken und Versicherungen?Geschichte Geldanlage3.2 Vieles wird neuMobil- oder Festnetznummer?IndividualverkehrVR, AR und KIIndustrie 4.0Was ist eigentlich aus der Diskette geworden?Die neue Art zu wohnen
4.1 Alles bleibt anders4.2 Was stimmt und was nicht?Fake News oder andere QuellenGoogle, Google, GoogleFacebook und Amazon4.3 100 g schwer und doch extrem leistungsfähigOrtungsdiensteProfilingCrowd-Technologien4.4 Ihre Daten sind Ihre DatenWearables4.5 Schöne heile Welt?Internet immer und überall
Aktualisiert: 2019-08-08
> findR *
MEHR ANZEIGEN
Bücher zum Thema Internetentwicklung
Sie suchen ein Buch über Internetentwicklung? Bei Buch findr finden Sie eine große Auswahl Bücher zum
Thema Internetentwicklung. Entdecken Sie neue Bücher oder Klassiker für Sie selbst oder zum Verschenken. Buch findr
hat zahlreiche Bücher zum Thema Internetentwicklung im Sortiment. Nehmen Sie sich Zeit zum Stöbern und finden Sie das
passende Buch für Ihr Lesevergnügen. Stöbern Sie durch unser Angebot und finden Sie aus unserer großen Auswahl das
Buch, das Ihnen zusagt. Bei Buch findr finden Sie Romane, Ratgeber, wissenschaftliche und populärwissenschaftliche
Bücher uvm. Bestellen Sie Ihr Buch zum Thema Internetentwicklung einfach online und lassen Sie es sich bequem nach
Hause schicken. Wir wünschen Ihnen schöne und entspannte Lesemomente mit Ihrem Buch.
Internetentwicklung - Große Auswahl Bücher bei Buch findr
Bei uns finden Sie Bücher beliebter Autoren, Neuerscheinungen, Bestseller genauso wie alte Schätze. Bücher zum
Thema Internetentwicklung, die Ihre Fantasie anregen und Bücher, die Sie weiterbilden und Ihnen wissenschaftliche
Fakten vermitteln. Ganz nach Ihrem Geschmack ist das passende Buch für Sie dabei. Finden Sie eine große Auswahl
Bücher verschiedenster Genres, Verlage, Autoren bei Buchfindr:
Sie haben viele Möglichkeiten bei Buch findr die passenden Bücher für Ihr Lesevergnügen zu entdecken. Nutzen Sie
unsere Suchfunktionen, um zu stöbern und für Sie interessante Bücher in den unterschiedlichen Genres und Kategorien
zu finden. Unter Internetentwicklung und weitere Themen und Kategorien finden Sie schnell und einfach eine Auflistung
thematisch passender Bücher. Probieren Sie es aus, legen Sie jetzt los! Ihrem Lesevergnügen steht nichts im Wege.
Nutzen Sie die Vorteile Ihre Bücher online zu kaufen und bekommen Sie die bestellten Bücher schnell und bequem
zugestellt. Nehmen Sie sich die Zeit, online die Bücher Ihrer Wahl anzulesen, Buchempfehlungen und Rezensionen zu
studieren, Informationen zu Autoren zu lesen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen das Team von Buchfindr.