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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
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Belkin CAT5e Netzwerkkabel 15 m Datenübertragung grau
Belkin CAT5e Netzwerkkabel 15 m Datenübertragung grau Eigenschaften: Farbe: grau Belkin's CAT5e Netzwerkkabel gewährleisten jederzeit eine saubere und sichere Datenübertragung. Eignet sich ideal für 10Base-T, 100Base-T und 1000Base-T Netzwerke Typ: Netzwerkkabel Ausführung: RJ45 Netzwerk Kategorie: Cat5e
Preis: 15.99 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse mit R' Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen
Nach einer kurzen generellen Einführung in R wird ausführlich erläutert, wie Daten eingelesen und bearbeitet werden können. Danach erklärt das Buch Verfahren der deskriptiven und explorativen Statistik. Die Inferenzstatistik wird durch Ausprobieren und Simulationen eingeführt, gefolgt von einer ausführlichen Darstellung der gängigen inferenzstatistischen Verfahren. Den Abschluss machen die explorative Faktorenanalyse und die Clusteranalyse. Alle Verfahren werden den LeserInnen mittels zahlreicher Datensätze zur Verfügung gestellt, und jedes Kapitel demonstriert die Analysen anhand einfacher und komplexer Datenbeispiele aus dem Forschungsalltag. Nicht zu Unrecht ist R inzwischen in der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse etabliert und manche neueren Verfahren stehen nur dort zur Verfügung. Die LeserInnen werden über das gesamte Buch hinweg immer wieder ermuntert, die Vielfalt und Flexibilität von R selbst auszuprobieren.
Preis: 23.99 € | Versand*: 0 €
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Ist SAP eine Datenbank?
Nein, SAP ist kein Datenbanksystem, sondern ein Softwareunternehmen, das verschiedene Unternehmenslösungen anbietet, darunter auch SAP HANA, eine In-Memory-Datenbank. SAP HANA ist eine relationale Datenbank, die speziell für Echtzeitanalysen und -anwendungen entwickelt wurde. Es bietet Funktionen wie Datenintegration, Datenmodellierung, Datenverwaltung und Datenanalyse. Obwohl SAP HANA eine leistungsstarke Datenbank ist, ist SAP selbst als Unternehmen bekannt für seine Enterprise Resource Planning (ERP) Software und andere Unternehmenslösungen.
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Wie kann ein effizientes Datenbank-Management die Datensicherheit und -integrität gewährleisten?
Ein effizientes Datenbank-Management kann die Datensicherheit gewährleisten, indem Zugriffsrechte streng kontrolliert und nur autorisierten Benutzern gewährt werden. Zudem können regelmäßige Backups erstellt und verschlüsselt werden, um Datenverlust zu verhindern. Die Integrität der Daten kann durch die Implementierung von Validierungsregeln und Überwachung von Änderungen sichergestellt werden.
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Welche Aufgaben hat die Datenbank?
Welche Aufgaben hat die Datenbank?
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Was ist ein Primärschlüssel Datenbank?
Ein Primärschlüssel in einer Datenbank ist ein eindeutiger Wert, der jede Zeile in einer Tabelle identifiziert. Er dient dazu, sicherzustellen, dass jede Zeile in der Tabelle eindeutig identifiziert werden kann. Der Primärschlüssel wird verwendet, um auf bestimmte Datensätze zuzugreifen und Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen herzustellen. Er kann aus einer oder mehreren Spalten bestehen, die zusammen einen eindeutigen Wert bilden. Der Primärschlüssel ist ein wichtiger Bestandteil der Datenbankstruktur und gewährleistet die Integrität der Daten.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenbank:
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Software zur Datenübertragung auf pc Digi Sport Instruments DT2000U
PC-Schnittstelle und Software - Datenimport auf PC, einfach zu bedienen - Anschluss der Schnittstelle über USB-Anschluss (USB/DB9-Kabel im Lieferumfang enthalten) - Konfiguration mit mindestens Windows 98
Preis: 57.71 € | Versand*: 7.4900 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Prinzipien des Datenbankmanagements und wie unterscheiden sie sich je nach Art der Datenbank (z. B. relationale Datenbank, NoSQL-Datenbank, etc.)?
Die wichtigsten Prinzipien des Datenbankmanagements sind Datenintegrität, Datenkonsistenz, Datenverfügbarkeit und Datensicherheit. In relationalen Datenbanken werden diese Prinzipien durch die Verwendung von Tabellen, Beziehungen und SQL-Abfragen umgesetzt. NoSQL-Datenbanken hingegen betonen Flexibilität, Skalierbarkeit und hohe Leistung, was zu einer anderen Herangehensweise an die Datenverwaltung führt. Sie verwenden beispielsweise dokumentenbasierte Modelle oder Key-Value-Stores, um die Prinzipien des Datenbankmanagements zu erfüllen. Trotz dieser Unterschiede bleibt jedoch die Notwendigkeit bestehen, die Datenintegrität, -konsistenz, -verfügbarkeit und -sicherheit in allen Arten von Datenbanken zu gewähr
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Wie kann man den Zugriff auf eine Datenbank optimieren und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleisten?
Man kann den Zugriff auf die Datenbank optimieren, indem man Indizes und Partitionierung verwendet, um Abfragen zu beschleunigen. Außerdem kann man die Datenbank normalisieren, um Redundanzen zu vermeiden und die Performance zu verbessern. Um die Datensicherheit zu gewährleisten, sollte man Zugriffsrechte und Verschlüsselung nutzen, regelmäßige Backups durchführen und Sicherheitsupdates installieren.
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Wo kann man eine Datenbank hosten?
Eine Datenbank kann auf verschiedenen Plattformen gehostet werden, je nach den individuellen Anforderungen und Präferenzen. Beispiele für mögliche Hosting-Optionen sind Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure, dedizierte Server, virtuelle private Server (VPS) oder auch lokale Server in einem Rechenzentrum. Die Wahl des Hosting-Anbieters hängt von Faktoren wie Skalierbarkeit, Sicherheit, Kosten und technischer Unterstützung ab.
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Was ist eine Relation in einer Datenbank?
Was ist eine Relation in einer Datenbank?
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