Bewertung:

Das Buch ist ein projektbasiertes Hilfsmittel, das sich an erfahrene Programmierer richtet, die ihre Python-Kenntnisse durch reale Datenverarbeitungsprojekte erweitern möchten. Es deckt eine umfassende Datenanalyse-Pipeline ab und fördert das praktische Lernen und die Anwendung von Fähigkeiten. Einige Leser kritisierten das Buch jedoch für seine schlechte Formatierung, den sich wiederholenden Inhalt und die unvollständigen Codereferenzen.
Vorteile:⬤ Projektbasiertes Lernen mit Schwerpunkt auf realen Anwendungen.
⬤ Umfassende Abdeckung der Datenanalyse-Pipeline von der Erfassung bis zur Modellierung.
⬤ Ermutigt zur praktischen Problemlösung und zum Ausbau der Fähigkeiten.
⬤ Zugang zum GitHub Code-Bundle für zusätzliche Unterstützung.
⬤ Fesselt die Leser mit komplexen, großen Projekten statt mit kleinen Übungen.
⬤ Schlechte Formatierung und Layout des Inhalts.
⬤ Sich wiederholender Inhalt und Schreibstil.
⬤ Unvollständige Code-Referenzen, die zu Frustration führen.
⬤ Einige Benutzer hatten den Eindruck, dass das Buch unprofessionell aufbereitet ist.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Python Real-World Projects: Craft your Python portfolio with deployable applications
Entwickeln Sie Python-Anwendungen nach einem unternehmensbasierten Ansatz mit Unit- und Akzeptanztests, indem Sie agilen Methoden folgen, um ein Minimum Viable Product (MVP) zu erstellen und iterativ Funktionen hinzuzufügen.
Hauptmerkmale:
⬤ Beherrschen Sie Python und verwandte Technologien durch die Arbeit an 12 praxisnahen Projekten.
⬤ Beschleunigen Sie Ihre Karriere durch den Aufbau eines persönlichen Projektportfolios.
⬤ Erforschen Sie Anwendungen zur Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse.
⬤ Beim Kauf des gedruckten Buches oder des Kindle-Buches erhalten Sie ein kostenloses PDF-eBook.
Buchbeschreibung:
Auf dem heutigen umkämpften Arbeitsmarkt ist ein Projektportfolio oft besser als ein traditioneller Lebenslauf. Python Real-World Projects ermöglicht es Ihnen, sich mit wichtigen Python-Konzepten vertraut zu machen und gleichzeitig komplette Module und Anwendungen zu erstellen. Mit zwei Dutzend sorgfältig konzipierten Projekten hilft Ihnen dieses Buch, Ihre Python-Kenntnisse zu präsentieren und Ihre Fähigkeiten zu verfeinern.
Dieses Buch richtet sich an Anfänger mit einem grundlegenden Verständnis von Klassendefinitionen, Modulerstellung und den Python eigenen Datenstrukturen und ist Ihr Einstieg in die Programmierung. Sie werden lernen, wie Sie das Potenzial der Standardbibliothek und wichtiger externer Projekte wie JupyterLab, Pydantic, pytest und requests nutzen können. Sie werden auch Erfahrungen mit unternehmensorientierten Methoden, einschließlich Unit- und Akzeptanztests, und einem agilen Entwicklungsansatz sammeln. Darüber hinaus werden Sie in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung eintauchen, wobei Sie mit einem Minimum Viable Product beginnen und dieses nahtlos erweitern, um innovative Funktionen hinzuzufügen.
Am Ende dieses Buches werden Sie mit einer Vielzahl von praktischen Python-Projekten ausgestattet sein und Ihre Karriere als Python-Programmierer beschleunigen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Entdecken Sie die wichtigsten Ergebnisse für eine Anwendung, einschließlich Dokumentation und Testfälle.
⬤ Entdecken Sie Ansätze zur Datenerfassung wie Dateiverarbeitung, RESTful APIs und SQL-Abfragen.
⬤ Erstellen Sie ein Notizbuch zur Datenprüfung, um die Eigenschaften der Quelldaten zu ermitteln.
⬤ Schreiben Sie Anwendungen zur Validierung, Bereinigung, Konvertierung und Normalisierung von Quelldaten.
⬤ Grundlegende grafische Analysetechniken zur Visualisierung von Daten anwenden.
⬤ Erstellen von grundlegenden univariaten und multivariaten statistischen Analysewerkzeugen.
⬤ Erstellung von Berichten aus Rohdaten mit den JupyterLab-Publikationswerkzeugen.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene, die ihren Lebenslauf um ein Portfolio von 12 praktischen Projekten erweitern möchten. Ein grundlegendes Verständnis der Sprache Python und der damit verbundenen Technologien ist ein Muss. Das Buch hilft Ihnen, Ihre Python-Kenntnisse und Ihre Fähigkeiten bei der Projekterstellung aufzupolieren, ohne sich in die Grundlagen von Python zu vertiefen.