"Explorative Datenanalyse mit Python: A Quick Reference Guide" ist ein unschätzbarer Begleiter für Datenenthusiasten, die einen prägnanten und praktischen Überblick über Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) mit der Programmiersprache Python suchen. Die explorative Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt bei jeder Datenanalyse und bietet einen systematischen Ansatz zum Verständnis, zur Bereinigung und zur Interpretation von Daten, bevor komplexere Modellierungen durchgeführt werden. Sie erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analysen, sondern ermöglicht es Datenexperten auch, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu robusteren und umsetzbaren Erkenntnissen führen. Dieses Buch ist als schnelles Nachschlagewerk konzipiert und bietet Einblicke in die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Methoden für eine effektive Datenexploration. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Datenanalyst sind, dieses Handbuch bietet Ihnen wichtige Werkzeuge und Tipps, um durch den komplizierten Prozess der EDA zu navigieren, damit Sie effizient Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse in Ihren Datensätzen aufdecken können.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -'Explorative Datenanalyse mit Python: A Quick Reference Guide' ist ein unschätzbarer Begleiter für Datenenthusiasten, die einen prägnanten und praktischen Überblick über Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) mit der Programmiersprache Python suchen. Die explorative Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt bei jeder Datenanalyse und bietet einen systematischen Ansatz zum Verständnis, zur Bereinigung und zur Interpretation von Daten, bevor komplexere Modellierungen durchgeführt werden. Sie erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analysen, sondern ermöglicht es Datenexperten auch, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu robusteren und umsetzbaren Erkenntnissen führen. Dieses Buch ist als schnelles Nachschlagewerk konzipiert und bietet Einblicke in die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Methoden für eine effektive Datenexploration. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Datenanalyst sind, dieses Handbuch bietet Ihnen wichtige Werkzeuge und Tipps, um durch den komplizierten Prozess der EDA zu navigieren, damit Sie effizient Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse in Ihren Datensätzen aufdecken können.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 60 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9786208029791
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'Explorative Datenanalyse mit Python: A Quick Reference Guide' ist ein unschätzbarer Begleiter für Datenenthusiasten, die einen prägnanten und praktischen Überblick über Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) mit der Programmiersprache Python suchen. Die explorative Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt bei jeder Datenanalyse und bietet einen systematischen Ansatz zum Verständnis, zur Bereinigung und zur Interpretation von Daten, bevor komplexere Modellierungen durchgeführt werden. Sie erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analysen, sondern ermöglicht es Datenexperten auch, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu robusteren und umsetzbaren Erkenntnissen führen. Dieses Buch ist als schnelles Nachschlagewerk konzipiert und bietet Einblicke in die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Methoden für eine effektive Datenexploration. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Datenanalyst sind, dieses Handbuch bietet Ihnen wichtige Werkzeuge und Tipps, um durch den komplizierten Prozess der EDA zu navigieren, damit Sie effizient Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse in Ihren Datensätzen aufdecken können. Nº de ref. del artículo: 9786208029791
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Taschenbuch. Condición: Neu. Explorative Datenanalyse mit Python | Eine Kurzanleitung | Poonam Ponde | Taschenbuch | 60 S. | Deutsch | 2024 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208029791 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 130005762
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