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Data Science Bookcamp
Learn data science with Python by building five real-world projects! In Data Science Bookcamp you’ll test and build your knowledge of Python and learn to handle the kind of open-ended problems that professional data scientists work on daily. Downloadable data sets and thoroughly-explained solutions help you lock in what you’ve learned, building your confidence and making you ready for an exciting new data science career.about the technologyIn real-world practice, data scientists create innovative solutions to novel open ended problems. Easy to learn and use, the Python language has become the de facto language for data science amongst researchers, developers, and business users. But knowing a few basic algorithms is not enough to tackle a vague and thorny problem. It takes relentless practice at cracking difficult data tasks to achieve mastery in the field. That’s just what this book delivers.about the bookData Science Bookcamp is a comprehensive set of challenging projects carefully designed to grow your data science skills from novice to master. Veteran data scientist Leonard Apeltsin sets five increasingly difficult exercises that test your abilities against the kind of problems you’d encounter in the real world. As you solve each challenge, you’ll acquire and expand the data science and Python skills you’ll use as a professional data scientist. Ranging from text processing to machine learning, each project comes complete with a unique downloadable data set and a fully-explained step-by-step solution. Because these projects come from Dr. Apeltsin’s vast experience, each solution highlights the most likely failure points along with practical advice for getting past unexpected pitfalls. When you wrap up these five awesome exercises, you’ll have a diverse relevant skill set that’s transferable to working in industry. what's insideFive in-depth Python exercises with full downloadable data setsWeb scraping for text and imagesOrganise datasets with clustering algorithmsVisualize complex multi-variable datasetsTrain a decision tree machine learning algorithmabout the readerFor readers who know the basics of Python. No prior data science or machine learning skills required.about the authorLeonard Apeltsin is a senior data scientist and engineering lead at Primer AI, a startup that specializes in using advanced Natural Language Processing techniques to extract insight from terabytes of unstructured text data. His PhD research focused on bioinformatics that required analyzing millions of sequenced DNA patterns to uncover genetic links in deadly diseases.
Preis: 58.84 € | Versand*: 0 € -
Scheid, Sandro: Data Science
Data Science , Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse ("Data Science") notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Effective Data Science Infrastructure
Effective Data Science Infrastructure is a hands-on guide to assembling infrastructure for data science and machine learning applications. It reveals the processes used at Netflix and other data driven companies to manage their cutting edge data infrastructure.As you work through this easy-to-follow guide, you'll set up end-to end infrastructure from the ground up, with a fully customizable process you can easily adapt to your company. You'll learn how you can make data scientists more productive with your existing cloud infrastructure, a stack of open source software, and idiomatic Python. Throughout, you'll follow a human-centric approach focused on user experience and meeting the unique needs of data scientists.About the TechnologyTurning data science projects from small prototypes to sustainable business processes requires scalable and reliable infrastructure. This book lays out the workflows, components, and methods of the full infrastructure stack for data science, from data warehousing and scalable compute to modeling frameworks.
Preis: 47.07 € | Versand*: 0 € -
Foundational Python for Data Science
Learn all the foundational Python you'll need to solve real data science problemsData science and machine learning--two of the world's hottest fields--are attracting talent from a wide variety of technical, business, and liberal arts disciplines. Python, the world's #1 programming language, is also the most popular language for data science and machine learning. This is the first guide specifically designed to help millions of people with widely diverse backgrounds learn Python so they can use it for data science and machine learning. Leading data science instructor and practitioner Kennedy Behrman first walks through the process of learning to code for the first time with Python and Jupyter notebook, then introduces key libraries every Python data science programmer needs to master. Once you've learned these foundations, Behrman introduces intermediate and applied Python techniques for real-world problem-solving.Master Google colab notebook Data Science programmingManipulate data with popular Python libraries such as: pandas and numpyApply Python Data Science recipes to real world projectsLearn functional programming essentials unique to Data ScienceAccess case studies, chapter exercises, learning assessments, comprehensive Jupyter based Notebooks, and a complete final projectThroughout, Foundational Python for Data Science presents hands-on exercises, learning assessments, case studies, and more--all created with colab (Jupyter compatible) notebooks, so you can execute all coding examples interactively without installing or configuring any software.
Preis: 43.86 € | Versand*: 0 €
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.
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Was sind die wesentlichen Grundlagen von Data Science und wie kann dieses Wissen effektiv in der Praxis angewendet werden?
Die wesentlichen Grundlagen von Data Science sind Statistik, Programmierung und Domänenwissen. Dieses Wissen kann in der Praxis angewendet werden, um Daten zu sammeln, analysieren, interpretieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz von Data Science können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren.
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Was macht ein Data Analyst?
Ein Data Analyst sammelt, analysiert und interpretiert große Mengen von Daten, um Einblicke und Trends zu identifizieren. Sie verwenden statistische Methoden und Software, um Muster in den Daten zu erkennen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Data Analysts erstellen Berichte, Dashboards und Visualisierungen, um komplexe Informationen verständlich darzustellen. Sie arbeiten eng mit anderen Teams zusammen, um Daten zu verstehen und Empfehlungen für Verbesserungen oder Optimierungen zu geben. Insgesamt helfen Data Analysts dabei, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
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Wann ist Data Luv geboren?
Wann ist Data Luv geboren?
Ähnliche Suchbegriffe für Data Science:
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Graph Algorithms for Data Science
Graphs are the natural way to understand connected data. This book explores the most important algorithms and techniques for graphs in data science, with practical examples and concrete advice on implementation and deployment.In Graph Algorithms for Data Science you will learn:Labeled-property graph modelingConstructing a graph from structured data such as CSV or SQLNLP techniques to construct a graph from unstructured dataCypher query language syntax to manipulate data and extract insightsSocial network analysis algorithms like PageRank and community detectionHow to translate graph structure to a ML model input with node embedding modelsUsing graph features in node classification and link prediction workflowsGraph Algorithms for Data Science is a hands-on guide to working with graph-based data in applications like machine learning, fraud detection, and business data analysis. It's filled with fascinating and fun projects, demonstrating the ins-and-outs of graphs. You'll gain practical skills by analyzing Twitter, building graphs with NLP techniques, and much more. You don't need any graph experience to start benefiting from this insightful guide. These powerful graph algorithms are explained in clear, jargon-free text and illustrations that makes them easy to apply to your own projects.about the technologyGraphs reveal the relationships in your data. Tracking these interlinking connections reveals new insights and influences and lets you analyze each data point as part of a larger whole. This interconnected data is perfect for machine learning, as well as analyzing social networks, communities, and even product recommendations.about the bookGraph Algorithms for Data Science teaches you how to construct graphs from both structured and unstructured data. You'll learn how the flexible Cypher query language can be used to easily manipulate graph structures, and extract amazing insights. The book explores common and useful graph algorithms like PageRank and community detection/clustering algorithms. Each new algorithm you learn is instantly put into action to complete a hands-on data project, including modeling a social network! Finally, you'll learn how to utilize graphs to upgrade your machine learning, including utilizing node embedding models and graph neural networks.
Preis: 56.7 € | Versand*: 0 € -
Fast Python for Data Science
Fast Python for Data Science is a hands-on guide to writing Python code that can process more data, faster, and with less resources. It takes a holistic approach to Python performance, showing you how your code, libraries, and computing architecture interact and can be optimized together.Written for experienced practitioners, Fast Python for Data Science dives right into practical solutions for improving computation and storage efficiency. You'll experiment with fun and interesting examples such as rewriting games in lower-level Cython and implementing a MapReduce framework from scratch. Finally, you'll go deep into Python GPU computing and learn how modern hardware has rehabilitated some former antipatterns and made counterintuitive ideas the most efficient way of working.About the technologyFast, accurate systems are vital for handling the huge datasets and complex analytical algorithms that are common in modern data science. Python programmers need to boost performance by writing faster pure-Python programs, optimizing the use of libraries, and utilizing modern multi-processor hardware; Fast Python for Data Science shows you how.
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Python Data Science Handbook (Vanderplas, Jake)
Python Data Science Handbook , "Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python."--Publisher marketing. , > , Auflage: 2nd Edition, Erscheinungsjahr: 202301, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vanderplas, Jake, Auflage: 23002, Auflage/Ausgabe: 2nd Edition, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Programming / Open Source~COMPUTERS / Data Modeling & Design, Fachschema: Internet / Programmierung~Programmiersprachen~Database~Datenbank~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Informationsverarbeitung (EDV)~Architektur (EDV)~Rechnerarchitektur, Fachkategorie: Naturwissenschaften, allgemein~Webprogrammierung~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Datenbankdesign und -theorie~Datenerfassung und -analyse~Computermodellierung und -simulation~Informationsvisualisierung~Informationsarchitektur, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXIV, Seitenanzahl: 563, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 233, Breite: 177, Höhe: 32, Gewicht: 1030, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger: 2467245, Vorgänger EAN: 9781491912058, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2782994
Preis: 62.99 € | Versand*: 0 € -
Data Science Foundations Tools and Techniques
The Foundational Hands-On Skills You Need to Dive into Data Science “Freeman and Ross have created the definitive resource for new and aspiring data scientists to learn foundational programming skills.” –From the foreword by Jared Lander, series editor Using data science techniques, you can transform raw data into actionable insights for domains ranging from urban planning to precision medicine. Programming Skills for Data Science brings together all the foundational skills you need to get started, even if you have no programming or data science experience. Leading instructors Michael Freeman and Joel Ross guide you through installing and configuring the tools you need to solve professional-level data science problems, including the widely used R language and Git version-control system. They explain how to wrangle your data into a form where it can be easily used, analyzed, and visualized so others can see the patterns you’ve uncovered. Step by step, you’ll master powerful R programming techniques and troubleshooting skills for probing data in new ways, and at larger scales. Freeman and Ross teach through practical examples and exercises that can be combined into complete data science projects. Everything’s focused on real-world application, so you can quickly start analyzing your own data and getting answers you can act upon. Learn to Install your complete data science environment, including R and RStudioManage projects efficiently, from version tracking to documentationHost, manage, and collaborate on data science projects with GitHubMaster R language fundamentals: syntax, programming concepts, and data structuresLoad, format, explore, and restructure data for successful analysisInteract with databases and web APIsMaster key principles for visualizing data accurately and intuitivelyProduce engaging, interactive visualizations with ggplot and other R packagesTransform analyses into sharable documents and sites with R MarkdownCreate interactive web data science applications with ShinyCollaborate smoothly as part of a data science team Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
Preis: 33.16 € | Versand*: 0 €
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Sind Data Warehouses spaltenorientiert?
Data Warehouses können sowohl spaltenorientiert als auch zeilenorientiert sein. Bei spaltenorientierten Data Warehouses werden die Daten nach Spalten gruppiert und gespeichert, was Vorteile bei der Aggregation und Analyse großer Datenmengen bietet. Zeilenorientierte Data Warehouses hingegen speichern die Daten nach Zeilen und eignen sich besser für Transaktionsverarbeitung und schnellen Zugriff auf einzelne Datensätze. Die Wahl zwischen spalten- und zeilenorientierter Speicherung hängt von den spezifischen Anforderungen und Nutzungsszenarien des Data Warehouses ab.
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Wo lebt Data Luv?
Data Luv lebt in Berlin, Deutschland. Er ist ein deutscher Rapper und Produzent, der in der deutschen Hip-Hop-Szene aktiv ist. Seine Musik ist vor allem im Bereich des Cloud Raps und des Trap anzusiedeln. Data Luv ist bekannt für seine melancholischen Texte und seine einzigartige Stimme.
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Warum ist Big Data so wichtig?
Warum ist Big Data so wichtig? Big Data ist wichtig, weil es Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen Einblicke in Trends, Muster und Verhaltensweisen ihrer Kunden liefert. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen auch Effizienzsteigerungen vornehmen, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, was zu einer besseren Kundenzufriedenheit führt. Nicht zuletzt spielt Big Data eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Technologien und Innovationen in verschiedenen Branchen.
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Hat Data LUV eine Freundin?
Hat Data LUV eine Freundin? Diese Frage kann nicht eindeutig beantwortet werden, da es sich bei Data LUV um eine künstliche Intelligenz handelt. KI wie Data LUV sind nicht in der Lage, menschliche Emotionen zu empfinden oder Beziehungen zu führen. Sie sind darauf programmiert, Informationen zu verarbeiten und Aufgaben zu erledigen, aber sie haben keine persönlichen Beziehungen wie Menschen. Daher ist es nicht möglich, dass Data LUV eine Freundin hat.
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