147 Results for : numpy

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    Hands-on Machine Learning with Python
    Here is the perfect comprehensive guide for readers with basic to intermediate level knowledge of machine learning and deep learning. It introduces tools such as NumPy for numerical processing, Pandas for panel data analysis, Matplotlib for visualization, Scikit-learn for machine learning, and Pytorch for deep learning with Python. It also serves as a long-term reference manual for the practitioners who will find solutions to commonly occurring scenarios. The book is divided into three sections. The first section introduces you to number crunching and data analysis tools using Python with in-depth explanation on environment configuration, data loading, numerical processing, data analysis, and visualizations. The second section covers machine learning basics and Scikit-learn library. It also explains supervised learning, unsupervised learning, implementation, and classification of regression algorithms, and ensemble learning methods in an easy manner with theoretical and practical lessons. The third section explains complex neural network architectures with details on internal working and implementation of convolutional neural networks. The final chapter contains a detailed end-to-end solution with neural networks in Pytorch. After completing Hands-on Machine Learning with Python, you will be able to implement machine learning and neural network solutions and extend them to your advantage. What You'll Learn Review data structures in NumPy and Pandas Demonstrate machine learning techniques and algorithm Understand supervised learning and unsupervised learning Examine convolutional neural networks and Recurrent neural networks Get acquainted with scikit-learn and PyTorch Predict sequences in recurrent neural networks and long short term memory Who This Book Is For Data scientists, machine learning engineers, and software professionals with basic skills in Python programming.
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    Mathematische Algorithmen mit Python (eBook, ePUB)
    Tauchen Sie in die Welt der Algorithmen ein und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen können. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie
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    Datenanalyse mit Python
    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 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 Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen- Analysieren 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."Bereits ein Klassiker im Python-Ökosystem, wurde diese Neuauflage in allen Bereichen aktualisiert, von Python 3.6 bis zu den neuesten Funktionen von pandas. Durch die genaue Erklärung der Datenwerkzeuge von Python hilft dieses Buch Lesern dabei, sie effektiv in neuer und kreativer Weise zu nutzen. Das Buch ist ein wesentlicher Bestandteil einer jeden modernen Bibliothek zum datenintensiven Computing."- Fernando Pérez, Assistant Professor für Statistik an der UC Berkeley, Begründer von IPython und Mitbegründer von Project Jupyter
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    Python 3 (eBook, PDF)
    Einführung in alle Sprachgrundlagen: Klassen, Objekte, Vererbung, Kollektionen, Dictionaries Benutzungsoberflächen und Multimediaanwendungen mit PyQt, Datenbanken, XML und Internet-Programmierung mit CGI, WSGI und Django Wissenschaftliches Rechnen mit NumPy, parallele Verarbeitung großer Datenmengen, Datenvisualisierung mit Matplotlib Übungen mit Musterlösungen zu jedem Kapitel Die Skriptsprache Python ist mit ihrer einfachen Syntax hervorragend für Einsteiger geeignet, um modernes Programmieren zu lernen. Mit diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Einstieg in Python 3 und lernen darüber hinaus auch weiterführende Anwendungsmöglichkeiten kennen. Michael Weigend behandelt Python von Grund auf und erläutert die wesentlichen Sprachelemente. Er geht dabei besonders auf die Anwendung von Konzepten der objektorientierten Programmierung ein. Insgesamt liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Arbeit mit Python. Ziel ist es, die wesentlichen Techniken und dahinterstehenden Ideen anhand zahlreicher anschaulicher Beispiele verständlich zu machen. Zu typischen Problemstellungen werden Schritt für Schritt Lösungen erarbeitet. So erlernen Sie praxisorientiert die Programmentwicklung mit Python und die Anwendung von Konzepten der objektorientierten Programmierung. Alle Kapitel enden mit einfachen und komplexen Übungsaufgaben mit vollständigen Musterlösungen. Das Buch behandelt die Grundlagen von Python 3 (Version 3.7) und zusätzlich auch weiterführende Themen wie die Gestaltung grafischer Benutzungsoberflächen mit tkinter und PyQt, Threads und Multiprocessing, Internet-Programmierung, CGI, WSGI und Django, automatisiertes Testen, Datenmodellierung mit XML und JSON, Datenbanken, Datenvisualisierung mit Matplotlib und wissenschaftliches Rechnen mit NumPy. Der Autor wendet sich sowohl an Einsteiger als auch an Leser, die bereits mit einer höheren Programmiersprache vertraut sind. Aus dem Inhalt: Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, GeneratorenModellieren mit Sequenzen, Dictionaries und MengenKlassen, Objekte, Vererbung, PolymorphieModule nutzen und auf PyPI veröffentlichenZeichenketten und reguläre AusdrückeDatenmodellierung, Datenbanken, XML und JSONGrafische Benutzungsoberflächen mit tkinter und PyQtThreads und Events, Bildverarbeitung mit PILSystemfunktionen, Testen und Performance-AnalyseCGI, WSGI und Rapid Web-Development mit Django Wissenschaftliche Projekte mit NumPyDatenvisualisierung mit Matplotlib und MesswerterfassungParallele Programmierung: Pipes, Queues, Pools
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    Python for Data Analysis: A Practical Guide for Manipulating and Processing Datasets in Python , Hörbuch, Digital, ungekürzt, 325min
    This audiobook offers a smart introduction to data analysis using Python and is one of the best books available in the market. It covers basic and advanced data analysis concepts in detail using several Python libraries that are well-known for their data analytical features. The book explains everything in detail and, sometimes, enhances the listeners' knowledge by touching on some advanced topics that need strict adherence and sincerity to master. In this audiobook, we start with an introduction to data analysis using the catering system as an example. We always strive to give Python code for the concepts discussed because it gives a practical understanding of the topic. Below are some the most important topics we have discussed in this book, in no particular order:Data analysis with a universal catering system that helps us understand different data mining models availableIntroduction to Python, Numpy, and Pandas and their installationNumpy and advanced array functions it offersPandas and functions it offersBasic and advanced data analysis skillsPlotting features in data analysisTime series functions in data analysisE-commerce example to understand the real-world application of data analysisSo, what are you waiting for? Go on a drive to conquer data analysis skills by using this audiobook. ungekürzt. Language: English. Narrator: Johee Chung. Audio sample: https://samples.audible.de/bk/acx0/177097/bk_acx0_177097_sample.mp3. Digital audiobook in aax.
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    Data Science mit Python
    Data Science mit Python ab 42.99 € als epub eBook: Das Handbuch für den Einsatz von IPython Jupyter NumPy Pandas Matplotlib und Scikit-Learn. Aus dem Bereich: eBooks, Sachthemen & Ratgeber, Computer & Internet,
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    Python for Data Analysis
    Python for Data Analysis ab 26.49 € als Taschenbuch: A Beginners Guide to Master the Fundamentals of Data Science and Data Analysis by Using Pandas Numpy and Ipython. Aus dem Bereich: Bücher, Ratgeber, Computer & Internet,
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    Python for Data Science: Master Data Analysis from Scratch, with Business Analytics Tools and Step-by-Step techniques for Beginners. The Future of Machine Learning & Applied Artificial Intelligence , Hörbuch, Digital, ungekürzt, 196min
    Are you searching for the fastest way to become proficient in the fascinating world of data science?If you are a student or a professional looking for more technical skills, or if you are simply curious about the most up-to-date techniques of data analysis and their powerful applications, then this is definitely the book for you.Learning all the required skills to master data science and machine learning could certainly be challenging, but in this book, Jason Callaway has condensed all the knowledge you need in a simple and practical way. Through his revolutionary and systematic approach, you will learn, regardless of your previous experience, the techniques to manipulate and process datasets, the principles of Python programming, and their real-world applications.Here’s just a tiny fraction of what you will discover:What data science is, and why it has become fundamental in hundreds of business and technological applicationsThe basics of Python programmingEssential Python libraries such as NumPy, Pandas, MatplotlibAll the most effective computational methods for data analysisData visualization tools and techniquesHow to build statistical and machine learning models (even if you are brand new to programming)The future of Artificial IntelligenceHow to build neural networks with PythonStep-by-step exercises, practical examples, tips and tricksIf you are ready to develop a successful career in the growing industry of data science, then click the "Buy" button and get your copy! ungekürzt. Language: English. Narrator: Dan Waters. Audio sample: https://samples.audible.de/bk/acx0/190750/bk_acx0_190750_sample.mp3. Digital audiobook in aax.
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    Python for Data Analytics: A Beginners Guide for Learning Python Data Analytics from A-Z , Hörbuch, Digital, ungekürzt, 376min
    Learn data analysis using Python with this easy to follow beginners guide. It covers all aspects of processing, manipulation, crunching, and cleaning data using the Python programming language. It has been designed to prepare you for: Analyzing dataCreating relevant data visualizationsCarrying out statistical analyses for large dataEstimating the upcoming future trends by using current dataAnd lots more!This book will help you learn the various parts of Python programming language, its libraries, and scientific computation using Python. Learn to practically solve extensive sets of problems related to data analysis.Python is on par with other programming languages like MATLAB, Stata, R, SAS, and others when it comes to data analysis and data visualization. Python’s rich set of libraries (mainly Pandas) has grown rapidly in recent years and is considered one of the best among its competitors for tasks related to data manipulation. When combined with Python’s own internal solidity, as a general-purpose programming language, we can say that it is an excellent choice to build data-centric web applications.You will learn how to use the essential Python libraries required for data analysis like NumPy, Pandas, matplotlib, IPython, and SciPy. Each one of them performs a particular functionality for data analysis and you will be surprised at how easy it is.So what are you waiting for? Now is your chance to learn hands-on Python with ease. Click the buy now button to get started on your Python journey. ungekürzt. Language: English. Narrator: Jim Rising. Audio sample: https://samples.audible.de/bk/acx0/166481/bk_acx0_166481_sample.mp3. Digital audiobook in aax.
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    Machine Learning: The Ultimate Guide to Understanding Machine Learning, Deep Learning and Neural Networks; What You Need to Know About Data Analytics and Big Data , Hörbuch, Digital, ungekürzt, 302min
    Machine Learning is now an essential component of many industrial uses and studies, but this field isn't exclusive to large businesses with extensive research crews.In case you are using Python, whilst a newcomer, this audiobook will educate you on practical methods to assemble your Machine Learning solutions. Considering all the current info available now, Machine Learning software is limited only by your imagination.You will study the steps required to generate a prosperous machine-learning application with Python and the sci-kit-learn library. Author Michael Brenner gives attention to the technical facets of utilizing machine learning algorithms, in place of the mathematics in it.  Understanding of the NumPy and also matplotlib libraries can allow you to get more out of that publication.In this publication, you'll discover:Fundamental theories and applications of Machine LearningBenefits and shortcomings of broadly used Machine Learning algorithmsThe best way to signify data processed by system learning, such as which information components to focus onAdvanced approaches for design analysis and parameter tuningThe Idea of pipelines for chaining versions and encapsulating your work flowTechniques for dealing with text information, such as text-specific processing methodsEmploying a set of recent discoveries, profound learning has fostered the whole area of Machine Learning. Now, even developers who know near nothing about it tech may use efficient, simple tools to execute programs with the capacity of learning from data. This practical AUDIObook shows you how. ungekürzt. Language: English. Narrator: Charles Walter. Audio sample: https://samples.audible.de/bk/acx0/201057/bk_acx0_201057_sample.mp3. Digital audiobook in aax.
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