Bewertung:
Das Buch hat gemischte Kritiken, wobei einige Leser die bereitgestellten Informationen schätzen, während viele andere die Klarheit, das Fehlen wesentlicher Zusatzmaterialien und die allgemeine Schreibqualität kritisieren. Die Nutzer hatten Probleme mit dem verlinkten GitHub-Repository und fanden bestimmte Codierungskonzepte schlecht erklärt, was es für Anfänger schwierig macht, dem Buch zu folgen.
Vorteile:⬤ Enthält gute Informationen
⬤ einige Kapitel verbessern sich im Laufe des Buches
⬤ das Buch erfüllt bestimmte Erwartungen für Leser, die mit dem Thema einigermaßen vertraut sind.
⬤ Es fehlen adäquate Lösungen im GitHub-Repository
⬤ frühe Kapitel sind vage und verwirrend für Anfänger
⬤ plötzliche Einführung komplexer Programmierkonzepte ohne Erklärung
⬤ schlechte Schreibqualität
⬤ fehlende Support-Dateien
⬤ allgemeine Unzufriedenheit mit dem Wert des Buches.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Python for Data Science: A Hands-On Introduction
Eine praxisnahe Einführung in die Datenanalyse mit der Programmiersprache Python, gespickt mit umfangreichen Beispielen.
Python ist die ideale Wahl, um auf Daten aller Art zuzugreifen, sie zu bearbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Python for Data Science führt Sie in die Welt der Datenanalyse mit Python ein, indem es Sie anhand von praktischen Beispielen und Übungen an die Hand nimmt. Sie lernen, wie man Python-Code schreibt, um Daten zu erhalten, umzuwandeln und zu analysieren, und üben modernste Datenverarbeitungstechniken für Anwendungsfälle in den Bereichen Unternehmensführung, Marketing und Entscheidungsunterstützung.
Sie werden Pythons reichhaltige Palette an eingebauten Datenstrukturen für grundlegende Operationen sowie das robuste Ökosystem an Open-Source-Bibliotheken für die Datenwissenschaft entdecken, darunter NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib und andere. Beispiele zeigen, wie man Daten in verschiedenen Formaten lädt, wie man Datensätze rationalisiert, gruppiert und aggregiert, und wie man Diagramme, Karten und andere Visualisierungen erstellt. Spätere Kapitel gehen in die Tiefe mit Demonstrationen von realen Datenanwendungen, einschließlich der Verwendung von Standortdaten, um einen Taxidienst zu betreiben, Warenkorbanalyse, um Artikel zu identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden, und maschinelles Lernen, um Aktienkurse vorherzusagen.
| ISBN: | 9781718502208 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 180 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
