Bewertung:
Das Buch ist ein gezielter Leitfaden für die Verwendung von Python mit Tabellenkalkulationen, der sich speziell an Benutzer richtet, die mit Excel vertraut sind. Obwohl es nützliche Beispiele und gute Erklärungen bietet, sind einige Benutzer auf Fehler gestoßen, die ihre Lernerfahrung behindern, insbesondere Anfänger.
Vorteile:Das Buch bietet viele nützliche Beispiele und Übungen, deckt die Grundlagen von Python und Bibliotheken wie Pandas ab und erklärt Konzepte klar und deutlich. Es gilt als ausgezeichneter Einführungsleitfaden, insbesondere für Vielnutzer von Excel.
Nachteile:Einige Codebeispiele haben eine kleine Schriftgröße, die schwer zu lesen ist, und es wird von Fehlern berichtet, die für Anfänger verwirrend sein können und ein effektives Lernen erschweren.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Foundations for Analytics with Python: From Non-Programmer to Hacker
Wenn Sie wie viele der 750 Millionen Excel-Benutzer sind, möchten Sie mehr mit Ihren Daten machen - zum Beispiel ähnliche Analysen über Hunderte von Dateien wiederholen oder Daten in vielen Dateien zur Analyse auf einmal kombinieren. Dieser praktische Leitfaden zeigt ambitionierten Nicht-Programmierern, wie sie die Verarbeitung und Analyse von Daten in verschiedenen Formaten automatisieren und skalieren können - und zwar mit Python.
Nachdem der Autor Clinton Brownley Sie in die Grundlagen von Python eingeführt hat, werden Sie in der Lage sein, einfache Skripte zur Verarbeitung von Daten in Tabellenkalkulationen und Datenbanken zu schreiben. Sie lernen auch, wie Sie verschiedene Python-Module zum Parsen von Dateien, Gruppieren von Daten und Erstellen von Statistiken verwenden können. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Erstellen Sie Ihre eigenen Python-Skripte und führen Sie sie aus, indem Sie die grundlegende Syntax lernen. Verwenden Sie das csv-Modul von Python zum Lesen und Parsen von CSV-Dateien. Lesen Sie mehrere Excel-Arbeitsblätter und Arbeitsmappen mit dem xlrd-Modul.
Datenbankoperationen in MySQL oder mit dem Modul mysqlclient durchführen. Python-Anwendungen erstellen, um bestimmte Datensätze zu finden, Daten zu gruppieren und Textdateien zu analysieren. Erstellen von statistischen Diagrammen und Plots mit matplotlib, pandas, ggplot und seaborn.
Erstellen Sie zusammenfassende Statistiken, und schätzen Sie Regressions- und Klassifikationsmodelle. Planen Sie Ihre Skripte so, dass sie sowohl in Windows- als auch in Mac-Umgebungen automatisch ausgeführt werden.
| ISBN: | 9781491922538 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 356 |
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