Produkt zum Begriff Data Science:
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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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Sollte ich Data Science studieren?
Ob du Data Science studieren solltest, hängt von deinen Interessen und Zielen ab. Wenn du ein starkes Interesse an Mathematik, Statistik und Programmierung hast und gerne komplexe Daten analysierst, könnte ein Studium in Data Science für dich geeignet sein. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Data Science ein schnell wachsendes Feld ist und gute Karrieremöglichkeiten bietet.
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Welche Berufe gibt es im Bereich der Softwareentwicklung oder Data Science?
Im Bereich der Softwareentwicklung gibt es eine Vielzahl von Berufen wie Softwareentwickler, Softwarearchitekt, Frontend-Entwickler, Backend-Entwickler, Mobile-Entwickler und DevOps-Ingenieur. Im Bereich Data Science gibt es Berufe wie Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer und Business Intelligence Analyst. Diese Berufe erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Kenntnisse, um Software zu entwickeln und Daten zu analysieren und zu interpretieren.
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Wie wird Data Science in verschiedenen Branchen eingesetzt und welche Auswirkungen hat sie auf die Geschäftsprozesse?
Data Science wird in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel eingesetzt, um Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Anwendung von Data Science können Unternehmen effizienter arbeiten, Kosten senken, Umsätze steigern und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern. Die Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse sind daher positiv und führen zu einer besseren Nutzung von Daten zur Erreichung der Unternehmensziele.
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Was sind die wichtigsten Fähigkeiten, die man für eine Karriere in Data Science benötigt, und wie kann man sie entwickeln?
Die wichtigsten Fähigkeiten für eine Karriere in Data Science sind Programmierkenntnisse, statistische Analysefähigkeiten und Problemlösungskompetenz. Diese Fähigkeiten können durch praktische Erfahrung in Projekten, Online-Kursen und Weiterbildungskursen entwickelt werden. Es ist auch wichtig, kontinuierlich auf dem neuesten Stand zu bleiben und sich mit neuen Technologien und Methoden vertraut zu machen.
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.
Preis: 56.7 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Python for Data Science (Vasiliev, Yuli)
Python for Data Science , A hands-on, real-world introduction to data analysis with the Python programming language, loaded with wide-ranging examples. Python is an ideal choice for accessing, manipulating, and gaining insights from data of all kinds. Python for Data Science introduces you to the Pythonic world of data analysis with a learn-by-doing approach rooted in practical examples and hands-on activities. You’ll learn how to write Python code to obtain, transform, and analyze data, practicing state-of-the-art data processing techniques for use cases in business management, marketing, and decision support. You will discover Python’s rich set of built-in data structures for basic operations, as well as its robust ecosystem of open-source libraries for data science, including NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, and more. Examples show how to load data in various formats, how to streamline, group, and aggregate data sets, and how to create charts, maps, and other visualizations. Later chapters go in-depth with demonstrations of real-world data applications, including using location data to power a taxi service, market basket analysis to identify items commonly purchased together, and machine learning to predict stock prices. , > , Erscheinungsjahr: 20220802, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vasiliev, Yuli, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: nerd gifts;gift books;tech gifts;gifts for nerds;geek gifts;gifts for geeks;programmer gifts;data science;python for data science;machine learning;data analysis;learn python;python books;programming books;head first python;python programming for beginners;computer;technology;code;coding;coding for kids;algorithm;python;python programming;clean code;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;learning python;python for beginners;coding for beginners;python data science, Fachschema: Data Mining (EDV)~Informatik~Programmiersprachen~Python (EDV), Fachkategorie: Data Mining~Informatik, Imprint-Titels: No Starch Press, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: Random House LLC US, Breite: 182, Höhe: 22, Gewicht: 438, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.32 € | Versand*: 0 €
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Wie heißt Data Luv wirklich?
Data Luv heißt eigentlich Leon Zimmermann und stammt aus Deutschland. Er ist ein deutscher Rapper und Produzent, der vor allem für seine Autotune-verzerrten Vocals und seine eingängigen Melodien bekannt ist. Data Luv hat sich in der deutschen Rap-Szene einen Namen gemacht und ist für seine Hits wie "Verändert" und "In meinen Armen" bekannt. Sein Stil ist geprägt von einer Mischung aus Rap, Trap und Cloud Rap.
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Was ist das Big Data?
Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.
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Wie wichtig ist Big Data?
Wie wichtig ist Big Data? Big Data spielt heutzutage eine entscheidende Rolle in nahezu allen Branchen, da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Trends erkennen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Insgesamt ist Big Data also von großer Bedeutung für den Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der heutigen digitalen Welt.
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Was genau ist Science-Fiction?
Science-Fiction ist ein literarisches Genre, das sich mit fiktiven Technologien, zukünftigen Gesellschaften und außerirdischem Leben befasst. Es kombiniert wissenschaftliche Fakten mit spekulativen Elementen, um mögliche Zukunftsszenarien zu erforschen. Oft dient Science-Fiction auch dazu, aktuelle gesellschaftliche Probleme und ethische Fragen zu reflektieren. In diesem Genre können sowohl dystopische als auch utopische Welten dargestellt werden.
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