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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
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Wie kann ich Datenanalyse lernen?
Um Datenanalyse zu lernen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Du könntest zum Beispiel Online-Kurse oder Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen. Es kann auch hilfreich sein, mit realen Daten zu arbeiten und praktische Erfahrungen zu sammeln. Zudem könntest du dich mit anderen Datenanalysten vernetzen und von ihren Erfahrungen und Tipps profitieren.
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Was versteht man unter Datenanalyse?
Was versteht man unter Datenanalyse? Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen. Dabei werden verschiedene statistische und mathematische Methoden angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Ziel der Datenanalyse ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen oder Einblicke in komplexe Zusammenhänge zu gewinnen. Datenanalyse wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Technologie eingesetzt, um Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Technologie und Datenanalyse Betrug aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Technologie und Datenanalyse Betrug aufspüren, indem sie fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Überwachung von Transaktionen in Echtzeit können Unternehmen potenzielle Betrugsfälle frühzeitig erkennen und eingreifen. Zudem können sie mithilfe von Datenanalyse historische Transaktionsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen könnten. Durch die Integration von Technologie und Datenanalyse in ihre Betrugspräventionsstrategie können Unternehmen effektiver Betrug aufspüren und verhindern, was zu einer verbesserten Sicherheit und einem geringeren
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Was sind die Grundprinzipien des Decodings und wie kann es in verschiedenen Bereichen wie Technologie, Kommunikation und Datenanalyse angewendet werden?
Das Decoding bezieht sich auf den Prozess des Verstehens und Interpretierens von Informationen. Es basiert auf der Entschlüsselung von Codes, Symbolen oder Zeichen, um deren Bedeutung zu entschlüsseln. In Technologie wird Decoding verwendet, um Daten zu analysieren und zu interpretieren, in der Kommunikation, um Nachrichten zu verstehen, und in der Datenanalyse, um Muster und Trends zu erkennen.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Unterstützte Kommunikation
Unterstützte Kommunikation , Das Buch gibt einen aktuellen Überblick über Theorie und Praxis der Unterstützten Kommunikation. Dargestellt werden die Diagnose der Verständigungsfähigkeit und besondere Aspekte des Spracherwerbs nichtsprechender Kinder sowie Angebote der Unterstützten Kommunikation in der Frühförderung, in der Sonderschule, in Integrationsklassen und im Wohnheim. Dabei beziehen sich die beschriebenen Hilfen auf Menschen mit geistiger Behinderung, mit Körperbehinderung oder mit Autismus. Die Beiträge dieses Bandes, die auch kontroverse Auffassungen einschließen, ermöglichen es den Leserinnen und Lesern, sich ein differenziertes eigenes Bild von den vielfältigen Förderansätzen und Konzepten zu machen. Alle Autorinnen und Autoren haben langjährige Erfahrung mit Unterstützter Kommunikation in Theorie und Praxis. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210210, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Wilken, Etta, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 326, Abbildungen: 22 Abbildungen, 10 Tabellen, Themenüberschrift: EDUCATION / Special Education / General, Keyword: Alternative Kommunikation; Nichtsprechende Kommunikation; Spracherwerb, Fachschema: Behinderung / Kinder, Jugendliche~Jugend / Behinderung~Kind / Behinderung~Bildung / Bildungsmanagement~Bildungsmanagement~Management / Bildungsmanagement~Bildungspolitik~Politik / Bildung~Kommunikation (Mensch)~Behindertenpädagogik (Sonderpädagogik)~Behinderung / Pädagogik~Pädagogik / Behinderung~Pädagogik / Sonderpädagogik~Sonderpädagogik~Sozialarbeit~Spracherwerb~Sprachbehinderung~Sprache / Störungen~Sprachstörung - Patholinguistik~Störung (psychologisch) / Sprachstörung, Fachkategorie: Sonderpädagogik, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Sonderpädagogik, Behindertenpädagogik, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer, W., GmbH, Länge: 231, Breite: 157, Höhe: 20, Gewicht: 497, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783170329744 9783170257757 9783170212947 9783170192188 9783170167322, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 €
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Wie können Unternehmen mithilfe von Technologie und Datenanalyse potenzielle Betrugsfälle aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Technologie und Datenanalyse potenzielle Betrugsfälle aufspüren, indem sie fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um verdächtige Muster und Anomalien in den Daten zu identifizieren. Durch die Integration von Betrugserkennungssoftware in ihre Systeme können Unternehmen automatisch verdächtige Transaktionen oder Aktivitäten erkennen und alarmieren. Darüber hinaus können sie auch präventive Maßnahmen ergreifen, indem sie kontinuierlich ihre Daten analysieren, um potenzielle Schwachstellen und Risiken zu identifizieren und zu beheben. Durch die Kombination von Technologie und Datenanalyse können Unternehmen proaktiv gegen Betrug vorgehen und ihre Geschäftsprozesse sicherer gestalten.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle entwickeln, die verdächtige Muster und Anomalien in den Daten identifizieren. Durch die Überwachung von Transaktionen und Verhaltensweisen können Unternehmen frühzeitig potenziell betrügerische Aktivitäten erkennen. Zudem können sie mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz automatisierte Systeme implementieren, die verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen und darauf reagieren. Durch die Integration von Datenanalyse und Technologie können Unternehmen betrügerische Aktivitäten effektiv verhindern und ihre Geschäftsprozesse sicherer gestalten.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle entwickeln, die verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten erkennen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten können Unternehmen frühzeitig potenziell betrügerische Aktivitäten identifizieren und eingreifen. Zudem können sie Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, um automatisierte Systeme zu entwickeln, die betrügerische Aktivitäten in Echtzeit erkennen und verhindern können. Durch die Integration von Datenanalyse und Technologie können Unternehmen ihre Betrugserkennungs- und Präventionsmaßnahmen kontinuierlich verbessern und anpassen, um
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle verwenden, um verdächtige Muster und Anomalien in den Daten zu identifizieren. Durch die Überwachung von Transaktionen und Verhaltensweisen können Unternehmen frühzeitig potenzielle Betrugsfälle erkennen. Zudem können sie mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz automatisierte Systeme implementieren, die verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen und Maßnahmen zur Verhinderung von Betrug ergreifen. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen ein umfassendes Bild von potenziellen Betrugsfällen erhalten und proaktiv gegen betrügerische Aktivitäten vorgehen.
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