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    Einführung in Data Science : Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python (2019)
    Heidelberg : O'Reilly
    Details
    ISBN: 9783960103370
    Language: English , German
    Pages: 1 Online-Ressource (400 pages)
    Edition: 2. Auflage
    Parallel Title: Erscheint auch als Grus, Joel Einführung in Data Science
    RVK:
    ST 600
    RVK:
    ST 250
    Keywords: Data mining ; Electronic books ; local ; Data Mining ; Datenanalyse ; Datenstruktur ; Python ; Datenanalyse ; Python 2.7 ; Data Mining
    Abstract: Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weit verbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit.
    URL: lizenzpflichtig
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    MPI Ethno. Forsch.
  • 2
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    Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (2018)
    Heidelberg : dpunkt.verlag
    Details
    Language: German
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Edition: 1. Auflage.
    Keywords: TensorFlow (Electronic resource) ; Machine learning ; Artificial intelligence ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow.Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.
    Note: Authorized German translation of the English edition: Learning TensorFlow : a guide to building deep learning systems, by O'Reilly Media, ©2017. Cf. Title page verso. - Includes bibliographical references and index. . - Description based on online resource; title from title page (Safari, viewed June 7, 2018)
    URL: lizenzpflichtig
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    MPI Ethno. Forsch.
  • 3
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    Pro Python best practices : debugging, testing and maintenance (2017)
    [Place of publication not identified] : Apress
    Details
    Language: English
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Keywords: Python (Computer program language) ; Debugging in computer science ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Learn software engineering and coding best practices to write Python code right and error free. In this book you'll see how to properly debug, organize, test, and maintain your code, all of which leads to better, more efficient coding. Software engineering is difficult. Programs of any substantial length are inherently prone to errors of all kinds. The development cycle is full of traps unknown to the apprentice developer. Yet, in Python textbooks little attention is paid to this aspect of getting your code to run. At most, there is a chapter on debugging or unit testing in your average basic Python book. However, the proportion of time spent on getting your code to run is much higher in the real world. Pro Python Best Practices aims to solve this problem. What You'll Learn Learn common debugging techniques that help you find and eliminate errors Gain techniques to detect bugs more easily Learn techniques to keep your project under control Who This Book Is For Experienced Python coders from web development, big data, and more.
    Note: Description based on online resource; title from cover (Safari, viewed April 17, 2017)
    URL: https://learning.oreilly.com/library/view/-/9781484222416/?ar
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  • 4
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    Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow : Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (2018)
    Heidelberg : O'Reilly
    Details
    Language: German
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Edition: 1. Auflage.
    Keywords: Machine learning ; Data mining ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Eine Reihe technischer Durchbrüche beim Deep Learning haben das gesamte Gebiet des maschinellen Lernens in den letzten Jahren beflügelt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen wie.Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn und TensorFlow - verhilft Ihnen der Autor Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.
    Note: Authorized German translation of the English edition of: Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, ©2017. Cf. Title page verso. - Includes bibliographical references and index. - Description based on online resource; title from title page (Safari, viewed February 13, 2018)
    URL: lizenzpflichtig
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  • 5
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    Datenanalyse mit Python : Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython (2019)
    Heidelberg : dpunkt.verlag
    Details
    ISBN: 9783960102144 , 3960102143
    Language: German
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Edition: 2. Auflage.
    Uniform Title: Python for data analysis
    Keywords: Python (Computer program language) ; Electronic data processing ; Data mining ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Sie wollen alles erfahren über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von strukturierten Daten mit Python? Dieses konsequent praxisbezogene Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie mit Jupyter und den Python-Bibliotheken Pandas, NumPy und IPython eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen lösen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet Datenanalyse mit Python zudem einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen mit Python.Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in das Scientific Computing einarbeiten wollen.
    Note: Originally published in English under title: Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy,and IPython, 2nd Edition. - Includes index. - Description based on online resource; title from title page (viewed January 4, 2019)
    URL: lizenzpflichtig
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  • 6
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    Einführung in Machine Learning mit Python : Praxiswissen Data Science (2017)
    [Place of publication not identified] : O'Reilly
    Details
    Language: German
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Edition: 1. Auflage 2017.
    Keywords: Machine learning ; Python (Computer program language) ; Artificial intelligence ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine Learning-Anwendungen selbst zu entwickeln, braucht es keine großen Teams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, kann Ihnen dieses Praxisbuch zeigen, wie Sie Ihre eigenen Machine Learning-Lösungen entwickeln.Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine Learning-Algorithmen auf die Praxis und weniger auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Buch herauszuholen.
    Note: Includes index. - Description based on online resource; title from title page (viewed November 1, 2017)
    URL: lizenzpflichtig
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    MPI Ethno. Forsch.
  • 7
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    Datenanalyse mit Python (2015)
    Heidelberg : dpunkt.verlag
    Details
    Language: German
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Edition: 1. Auflage.
    Keywords: Python (Computer program language) ; Electronic data processing ; Data mining ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Dieses konsequent praxisbezogene Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und IPython lösen.Es bietet zudem einen praktischen Einstieg in das wissenschaftliche Computing für datenintensive Anwendungen mit Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in das wissenschaftliche Computing einarbeiten wollen.
    Note: Originally published in English under title: Python for data analysis by O'Reilly Media, 2012. Cf. Title page verso. - Includes bibliographical references and index. - Description based on online resource; title from title page (Safari, viewed March 1, 2018)
    URL: lizenzpflichtig
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    MPI Ethno. Forsch.
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