Befreien Sie sich aus dem Chaos der riesigen Arbeitsmappen, Tausenden von Formeln und hässlichen VBA-Hacks
Aktualisiert: 2023-06-11
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Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python
Aktualisiert: 2023-06-11
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Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python
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Befreien Sie sich aus dem Chaos der riesigen Arbeitsmappen, Tausenden von Formeln und hässlichen VBA-Hacks
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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 KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Befreien Sie sich aus dem Chaos der riesigen Arbeitsmappen, Tausenden von Formeln und hässlichen VBA-Hacks
Der US-Bestseller jetzt in deutscher Übersetzung
»Python für Excel« schlägt die dringend benötigte Brücke zwischen zwei Datenanalyse-Welten
Für fortgeschrittene Excel-Nutzer, die sich ihre Arbeit durch Python-Tools erleichtern wollen
Die Python-Grundlagen sowie die Tools numpy and pandas werden gut verständlich erklärt
Nach wie vor ist Excel in der Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch in den Feedback-Foren von Microsoft häufen sich die Anfragen, Python als Skriptsprache in Excel einzubinden. Was macht diese Kombination so attraktiv? Felix Zumstein – Schöpfer von xlwings, einem beliebten Open-Source-Paket für die Automatisierung von Excel mit Python – zeigt in diesem praktischen Leitfaden erfahrenen Excel-Benutzern, wie sich beide Welten effizient vereinen lassen.Excel hat in den letzten Jahren viele neue Funktionen hinzubekommen, doch die Automatisierungssprache VBA hat sich nicht parallel weiterentwickelt. Viele Excel-Poweruser nutzen daher bereits Python, um Routinearbeiten zu automatisieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Python ohne umfangreiche Programmierkenntnisse für Excel verwenden und mit modernen Tools wie Jupyter-Notebooks und Visual Studio Code arbeiten. Sie erfahren beispielsweise, wie Sie mit pandas Daten erfassen, bereinigen und analysieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren, mit xlwings interaktive Excel-Tools bauen oder VBA, Power Query und Power Pivot durch Python als Universalwerkzeug ersetzen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Science praxisnah erklärt
Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente
für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen
Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt und tief genug geht, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik einsteigt. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Science praxisnah erklärt
Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente
für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen
Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt und tief genug geht, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik einsteigt. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
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Der US-Bestseller jetzt in deutscher Übersetzung
»Python für Excel« schlägt die dringend benötigte Brücke zwischen zwei Datenanalyse-Welten
Für fortgeschrittene Excel-Nutzer, die sich ihre Arbeit durch Python-Tools erleichtern wollen
Die Python-Grundlagen sowie die Tools numpy and pandas werden gut verständlich erklärt
Nach wie vor ist Excel in der Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch in den Feedback-Foren von Microsoft häufen sich die Anfragen, Python als Skriptsprache in Excel einzubinden. Was macht diese Kombination so attraktiv? Felix Zumstein – Schöpfer von xlwings, einem beliebten Open-Source-Paket für die Automatisierung von Excel mit Python – zeigt in diesem praktischen Leitfaden erfahrenen Excel-Benutzern, wie sich beide Welten effizient vereinen lassen.Excel hat in den letzten Jahren viele neue Funktionen hinzubekommen, doch die Automatisierungssprache VBA hat sich nicht parallel weiterentwickelt. Viele Excel-Poweruser nutzen daher bereits Python, um Routinearbeiten zu automatisieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Python ohne umfangreiche Programmierkenntnisse für Excel verwenden und mit modernen Tools wie Jupyter-Notebooks und Visual Studio Code arbeiten. Sie erfahren beispielsweise, wie Sie mit pandas Daten erfassen, bereinigen und analysieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren, mit xlwings interaktive Excel-Tools bauen oder VBA, Power Query und Power Pivot durch Python als Universalwerkzeug ersetzen.
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Der US-Bestseller jetzt in deutscher Übersetzung
»Python für Excel« schlägt die dringend benötigte Brücke zwischen zwei Datenanalyse-Welten
Für fortgeschrittene Excel-Nutzer, die sich ihre Arbeit durch Python-Tools erleichtern wollen
Die Python-Grundlagen sowie die Tools numpy and pandas werden gut verständlich erklärt
Nach wie vor ist Excel in der Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch in den Feedback-Foren von Microsoft häufen sich die Anfragen, Python als Skriptsprache in Excel einzubinden. Was macht diese Kombination so attraktiv? Felix Zumstein – Schöpfer von xlwings, einem beliebten Open-Source-Paket für die Automatisierung von Excel mit Python – zeigt in diesem praktischen Leitfaden erfahrenen Excel-Benutzern, wie sich beide Welten effizient vereinen lassen.Excel hat in den letzten Jahren viele neue Funktionen hinzubekommen, doch die Automatisierungssprache VBA hat sich nicht parallel weiterentwickelt. Viele Excel-Poweruser nutzen daher bereits Python, um Routinearbeiten zu automatisieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Python ohne umfangreiche Programmierkenntnisse für Excel verwenden und mit modernen Tools wie Jupyter-Notebooks und Visual Studio Code arbeiten. Sie erfahren beispielsweise, wie Sie mit pandas Daten erfassen, bereinigen und analysieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren, mit xlwings interaktive Excel-Tools bauen oder VBA, Power Query und Power Pivot durch Python als Universalwerkzeug ersetzen.
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Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt und tief genug geht, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik einsteigt. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
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- 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 KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.
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- Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem KapitelErfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.
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»Python für Excel« schlägt die dringend benötigte Brücke zwischen zwei Datenanalyse-Welten
Für fortgeschrittene Excel-Nutzer, die sich ihre Arbeit durch Python-Tools erleichtern wollen
Die Python-Grundlagen sowie die Tools numpy and pandas werden gut verständlich erklärt
Nach wie vor ist Excel in der Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch in den Feedback-Foren von Microsoft häufen sich die Anfragen, Python als Skriptsprache in Excel einzubinden. Was macht diese Kombination so attraktiv? Felix Zumstein – Schöpfer von xlwings, einem beliebten Open-Source-Paket für die Automatisierung von Excel mit Python – zeigt in diesem praktischen Leitfaden erfahrenen Excel-Benutzern, wie sich beide Welten effizient vereinen lassen.Excel hat in den letzten Jahren viele neue Funktionen hinzubekommen, doch die Automatisierungssprache VBA hat sich nicht parallel weiterentwickelt. Viele Excel-Poweruser nutzen daher bereits Python, um Routinearbeiten zu automatisieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Python ohne umfangreiche Programmierkenntnisse für Excel verwenden und mit modernen Tools wie Jupyter-Notebooks und Visual Studio Code arbeiten. Sie erfahren beispielsweise, wie Sie mit pandas Daten erfassen, bereinigen und analysieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren, mit xlwings interaktive Excel-Tools bauen oder VBA, Power Query und Power Pivot durch Python als Universalwerkzeug ersetzen.
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Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt und tief genug geht, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik einsteigt. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
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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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.
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