Bewertung:
Das Buch wird von Anfängern im Bereich Data Science und Datenanalyse im Allgemeinen gut aufgenommen und für seine leichte Lesbarkeit und die breite Abdeckung wesentlicher Konzepte und Werkzeuge gelobt. Viele Rezensenten schätzen die Einbeziehung praktischer Python-Codebeispiele und die strukturierte Herangehensweise an Themen, die von der Ersteinrichtung bis zum maschinellen Lernen reichen. Einige Kritiker bemängeln jedoch die mangelnde Tiefe des Buches, das Vorhandensein von Fehlern und Probleme mit der Qualität der Abbildungen und Illustrationen.
Vorteile:Leicht zu lesen und zu verstehen, daher auch für Anfänger geeignet.
Nachteile:Umfassende Einführung in die Konzepte und Werkzeuge der Datenwissenschaft.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Python Data Analysis - Third Edition: Perform data collection, data processing, wrangling, visualization, and model building using Python
Verstehen Sie Datenanalyse-Pipelines mit Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens mit diesem praktischen Leitfaden
Hauptmerkmale:
⬤ Bereiten Sie Ihre Daten auf und bereinigen Sie sie, um sie für explorative Analysen, Datenmanipulation und Datenverarbeitung zu nutzen.
⬤ Entdecken Sie überwachte, unüberwachte, probabilistische und Bayes'sche maschinelle Lernmethoden.
⬤ Machen Sie sich mit der Graphenverarbeitung und der Sentimentanalyse vertraut.
Buchbeschreibung:
Die Datenanalyse ermöglicht es Ihnen, aus kleinen und großen Daten einen Mehrwert zu generieren, indem Sie neue Muster und Trends entdecken, und Python ist eines der beliebtesten Werkzeuge für die Analyse einer großen Vielfalt von Daten. In diesem Buch lernen Sie die verschiedenen Phasen und Methoden der Datenanalyse mit Python kennen und erfahren, wie Sie moderne Bibliotheken aus dem Python-Ökosystem nutzen können, um effiziente Datenpipelines zu erstellen.
Beginnend mit den wesentlichen statistischen und datenanalytischen Grundlagen unter Verwendung von Python werden Sie anhand von leicht nachvollziehbaren Beispielen komplexe Datenanalysen und -modellierungen, Datenmanipulationen, Datenbereinigung und Datenvisualisierung durchführen. Anschließend lernen Sie, wie Sie Zeitreihenanalysen und Signalverarbeitung mit ARMA-Modellen durchführen können. Im weiteren Verlauf beschäftigen Sie sich mit der intelligenten Verarbeitung und Analyse von Daten mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression, Klassifizierung, Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Clustering. In den abschließenden Kapiteln arbeiten Sie an realen Beispielen zur Analyse von Text- und Bilddaten unter Verwendung von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bzw. zur Bildanalyse. Abschließend wird in diesem Buch das parallele Rechnen mit Dask demonstriert.
Am Ende dieses Buches zur Datenanalyse werden Sie mit den Fähigkeiten ausgestattet sein, die Sie benötigen, um Daten für die Analyse vorzubereiten und aussagekräftige Datenvisualisierungen für die Vorhersage von Werten aus Daten zu erstellen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Entdecken Sie die Datenwissenschaft und ihre verschiedenen Prozessmodelle.
⬤ Datenmanipulation mit NumPy und Pandas zur Aggregation, Bereinigung und Behandlung fehlender Werte durchführen.
⬤ Erstellen interaktiver Visualisierungen mit Matplotlib, Seaborn und Bokeh.
⬤ Abrufen, Verarbeiten und Speichern von Daten in einem breiten Spektrum von Formaten.
⬤ Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering mit Pandas und Scikit-Learn zu verstehen.
⬤ Durchführen von Zeitreihenanalysen und Signalverarbeitung unter Verwendung von Sonnenfleckenzyklusdaten.
⬤ Analysieren Sie Text- und Bilddaten, um fortgeschrittene Analysen durchzuführen.
⬤ Machen Sie sich mit parallelen Berechnungen mit Dask vertraut.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Datenanalysten, Wirtschaftsanalysten, Statistiker und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, wie man Python für die Datenanalyse verwendet. Studenten und akademische Lehrkräfte werden dieses Buch auch nützlich finden, um die Datenanalyse mit Python zu erlernen und zu lehren, indem sie einen praktischen Ansatz verwenden. Ein grundlegendes Verständnis der Mathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python werden Ihnen den Einstieg in dieses Buch erleichtern.
| ISBN: | 9781789955248 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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