Data Science Essentials in Python

Collect - Organize - Explore - Predict - Value

Author: Dmitry Zinoviev

Publisher: Pragmatic Bookshelf

ISBN: 1680503383

Category: Business & Economics

Page: 226

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Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist. Understand text mining, machine learning, and network analysis; process numeric data with the NumPy and Pandas modules; describe and analyze data using statistical and network-theoretical methods; and see actual examples of data analysis at work. This one-stop solution covers the essential data science you need in Python. Data science is one of the fastest-growing disciplines in terms of academic research, student enrollment, and employment. Python, with its flexibility and scalability, is quickly overtaking the R language for data-scientific projects. Keep Python data-science concepts at your fingertips with this modular, quick reference to the tools used to acquire, clean, analyze, and store data. This one-stop solution covers essential Python, databases, network analysis, natural language processing, elements of machine learning, and visualization. Access structured and unstructured text and numeric data from local files, databases, and the Internet. Arrange, rearrange, and clean the data. Work with relational and non-relational databases, data visualization, and simple predictive analysis (regressions, clustering, and decision trees). See how typical data analysis problems are handled. And try your hand at your own solutions to a variety of medium-scale projects that are fun to work on and look good on your resume. Keep this handy quick guide at your side whether you're a student, an entry-level data science professional converting from R to Python, or a seasoned Python developer who doesn't want to memorize every function and option. What You Need: You need a decent distribution of Python 3.3 or above that includes at least NLTK, Pandas, NumPy, Matplotlib, Networkx, SciKit-Learn, and BeautifulSoup. A great distribution that meets the requirements is Anaconda, available for free from www.continuum.io. If you plan to set up your own database servers, you also need MySQL (www.mysql.com) and MongoDB (www.mongodb.com). Both packages are free and run on Windows, Linux, and Mac OS.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code

Deutsche Ausgabe

Author: Robert C. Martin

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3826696387

Category: Computers

Page: 480

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h2> Kommentare, Formatierung, Strukturierung Fehler-Handling und Unit-Tests Zahlreiche Fallstudien, Best Practices, Heuristiken und Code Smells Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code Aus dem Inhalt: Lernen Sie, guten Code von schlechtem zu unterscheiden Sauberen Code schreiben und schlechten Code in guten umwandeln Aussagekräftige Namen sowie gute Funktionen, Objekte und Klassen erstellen Code so formatieren, strukturieren und kommentieren, dass er bestmöglich lesbar ist Ein vollständiges Fehler-Handling implementieren, ohne die Logik des Codes zu verschleiern Unit-Tests schreiben und Ihren Code testgesteuert entwickeln Selbst schlechter Code kann funktionieren. Aber wenn der Code nicht sauber ist, kann er ein Entwicklungsunternehmen in die Knie zwingen. Jedes Jahr gehen unzählige Stunden und beträchtliche Ressourcen verloren, weil Code schlecht geschrieben ist. Aber das muss nicht sein. Mit Clean Code präsentiert Ihnen der bekannte Software-Experte Robert C. Martin ein revolutionäres Paradigma, mit dem er Ihnen aufzeigt, wie Sie guten Code schreiben und schlechten Code überarbeiten. Zusammen mit seinen Kollegen von Object Mentor destilliert er die besten Praktiken der agilen Entwicklung von sauberem Code zu einem einzigartigen Buch. So können Sie sich die Erfahrungswerte der Meister der Software-Entwicklung aneignen, die aus Ihnen einen besseren Programmierer machen werden – anhand konkreter Fallstudien, die im Buch detailliert durchgearbeitet werden. Sie werden in diesem Buch sehr viel Code lesen. Und Sie werden aufgefordert, darüber nachzudenken, was an diesem Code richtig und falsch ist. Noch wichtiger: Sie werden herausgefordert, Ihre professionellen Werte und Ihre Einstellung zu Ihrem Beruf zu überprüfen. Clean Code besteht aus drei Teilen:Der erste Teil beschreibt die Prinzipien, Patterns und Techniken, die zum Schreiben von sauberem Code benötigt werden. Der zweite Teil besteht aus mehreren, zunehmend komplexeren Fallstudien. An jeder Fallstudie wird aufgezeigt, wie Code gesäubert wird – wie eine mit Problemen behaftete Code-Basis in eine solide und effiziente Form umgewandelt wird. Der dritte Teil enthält den Ertrag und den Lohn der praktischen Arbeit: ein umfangreiches Kapitel mit Best Practices, Heuristiken und Code Smells, die bei der Erstellung der Fallstudien zusammengetragen wurden. Das Ergebnis ist eine Wissensbasis, die beschreibt, wie wir denken, wenn wir Code schreiben, lesen und säubern. Dieses Buch ist ein Muss für alle Entwickler, Software-Ingenieure, Projektmanager, Team-Leiter oder Systemanalytiker, die daran interessiert sind, besseren Code zu produzieren. Über den Autor: Robert C. »Uncle Bob« Martin entwickelt seit 1970 professionell Software. Seit 1990 arbeitet er international als Software-Berater. Er ist Gründer und Vorsitzender von Object Mentor, Inc., einem Team erfahrener Berater, die Kunden auf der ganzen Welt bei der Programmierung in und mit C++, Java, C#, Ruby, OO, Design Patterns, UML sowie Agilen Methoden und eXtreme Programming helfen.

Entwurfsmuster

Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Software

Author: N.A

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827328243

Category:

Page: 479

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Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Python kurz & gut

Author: Mark Lutz

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617718

Category: Computers

Page: 280

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Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Algorithmen für Dummies

Author: John Paul Mueller,Luca Massaron

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527809775

Category: Computers

Page: 320

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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

UML 2 und Patterns angewendet - objektorientierte Softwareentwicklung

Author: Craig Larman

Publisher: mitp Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 9783826614538

Category:

Page: 716

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Dieses Lehrbuch des international bekannten Autors und Software-Entwicklers Craig Larman ist ein Standardwerk zur objektorientierten Analyse und Design unter Verwendung von UML 2.0 und Patterns. Das Buch zeichnet sich insbesondere durch die Fahigkeit des Autors aus, komplexe Sachverhalte anschaulich und praxisnah darzustellen. Es vermittelt grundlegende OOA/D-Fertigkeiten und bietet umfassende Erlauterungen zur iterativen Entwicklung und zum Unified Process (UP). Anschliessend werden zwei Fallstudien vorgestellt, anhand derer die einzelnen Analyse- und Designprozesse des UP in Form einer Inception-, Elaboration- und Construction-Phase durchgespielt werden

Java in a nutshell

deutsche Ausgabe für Java 1.4

Author: David Flanagan

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 9783897213326

Category: Java (Computer program language)

Page: 1084

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MySQL Tutorial

Die kompakte Einführung in die Arbeit mit MySQL

Author: Luke Welling,Laura Thomson

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827321695

Category:

Page: 286

View: 3262

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Implementation Patterns

Der Weg zu einfacherer und kostengünstigerer Programmierung

Author: Kent Beck

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827326447

Category:

Page: 191

View: 4375

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Sieben Wochen, sieben Sprachen (Prags)

Author: Bruce A. Tate

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897213230

Category: Computers

Page: 360

View: 9820

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Mit diesen sieben Sprachen erkunden Sie die wichtigsten Programmiermodelle unserer Zeit. Lernen Sie die dynamische Typisierung kennen, die Ruby, Python und Perl so flexibel und verlockend macht. Lernen Sie das Prototyp-System verstehen, das das Herzstück von JavaScript bildet. Erfahren Sie, wie das Pattern Matching in Prolog die Entwicklung von Scala und Erlang beeinflusst hat. Entdecken Sie, wie sich die rein funktionale Programmierung in Haskell von der Lisp-Sprachfamilie, inklusive Clojure, unterscheidet. Erkunden Sie die parallelen Techniken, die das Rückgrat der nächsten Generation von Internet-Anwendungen bilden werden. Finden Sie heraus, wie man Erlangs "Lass es abstürzen"-Philosophie zum Aufbau fehlertoleranter Systeme nutzt. Lernen Sie das Aktor-Modell kennen, das das parallele Design bei Io und Scala bestimmt. Entdecken Sie, wie Clojure die Versionierung nutzt, um einige der schwierigsten Probleme der Nebenläufigkeit zu lösen. Hier finden Sie alles in einem Buch. Nutzen Sie die Konzepte einer Sprache, um kreative Lösungen in einer anderen Programmiersprache zu finden – oder entdecken Sie einfach eine Sprache, die Sie bisher nicht kannten. Man kann nie wissen – vielleicht wird sie sogar eines ihrer neuen Lieblingswerkzeuge.

Microservices

Konzeption und Design

Author: Sam Newman

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958450830

Category: Computers

Page: 312

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Feingranulare Systeme mit Microservices aufbauen Design, Entwicklung, Deployment, Testen und Monitoring Sicherheitsaspekte, Authentifizierung und Autorisierung Verteilte Systeme haben sich in den letzten Jahren stark verändert: Große monolithische Architekturen werden zunehmend in viele kleine, eigenständige Microservices aufgespalten. Aber die Entwicklung solcher Systeme bringt Herausforderungen ganz eigener Art mit sich. Dieses Buch richtet sich an Softwareentwickler, die sich über die zielführenden Aspekte von Microservice-Systemen wie Design, Entwicklung, Testen, Deployment und Monitoring informieren möchten. Sam Newman veranschaulicht und konkretisiert seine ganzheitliche Betrachtung der grundlegenden Konzepte von Microservice-Architekturen anhand zahlreicher praktischer Beispiele und Ratschläge. Er geht auf die Themen ein, mit denen sich Systemarchitekten und Administratoren bei der Einrichtung, Verwaltung und Entwicklung dieser Architekturen in jedem Fall auseinandersetzen müssen. Aus dem Inhalt: Vorteile von Microservices Gestaltung von Services Ausrichtung der Systemarchitektur an der Organisationsstruktur Möglichkeiten zur Integration von Services Schrittweise Aufspaltung einer monolithischen Codebasis Deployment einzelner Microservices mittels Continuous Integration Testen und Monitoring verteilter Systeme Sicherheitsaspekte Authentifizierung und Autorisierung zwischen Benutzer und Service bzw. zwischen Services untereinander Skalierung von Microservice-Architekturen »Microservice-Architekturen besitzen viele interessante Eigenschaften, allerdings sind bei der Umstellung so einige Fallstricke zu beachten. Dieses Buch wird Ihnen helfen herauszufinden, ob Microservices für Ihre Zwecke geeignet sind und zeigt Ihnen, wie Sie die Fallstricke umgehen können.« Martin Fowler, Chief Scientist, ThoughtWorks

Python kinderleicht!

Einfach programmieren lernen – nicht nur für Kids

Author: Jason Briggs

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919053

Category: Computers

Page: 326

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Python ist eine leistungsfähige, moderne Programmiersprache. Sie ist einfach zu erlernen und macht Spaß in der Anwendung – mit diesem Buch umso mehr! »Python kinderleicht" macht die Sprache lebendig und zeigt Dir (und Deinen Eltern) die Welt der Programmierung. Jason R. Briggs führt Dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Python. Du experimentierst mit einzigartigen (und oft urkomischen) Beispielprogrammen, bei denen es um gefräßige Monster, Geheimagenten oder diebische Raben geht. Neue Begriffe werden erklärt, der Programmcode ist farbig dargestellt, strukturiert und mit Erklärungen versehen. Witzige Abbildungen erhöhen den Lernspaß. Jedes Kapitel endet mit Programmier-Rätseln, an denen Du das Gelernte üben und Dein Verständnis vertiefen kannst. Am Ende des Buches wirst Du zwei komplette Spiele programmiert haben: einen Klon des berühmten »Pong" und »Herr Strichmann rennt zum Ausgang" – ein Plattformspiel mit Sprüngen, Animation und vielem mehr. Indem Du Seite für Seite neue Programmierabenteuer bestehst, wirst Du immer mehr zum erfahrenen Python-Programmierer. - Du lernst grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel und Maps kennen. - Du erfährst, wie man mit Funktionen und Modulen den Programmcode organisieren und wiederverwenden kann. - Du wirst mit Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingten Anweisungen vertraut und lernst, mit Objekten und Methoden umzugehen. - Du zeichnest Formen mit dem Python-Modul Turtle und erstellst Spiele, Animationen und andere grafische Wunder mit tkinter. Und: »Python kinderleicht" macht auch für Erwachsene das Programmierenlernen zum Kinderspiel! Alle Programme findest Du auch zum Herunterladen auf der Website!