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Wes McKinney

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Buch

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-Prog… Mehr

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Produktdetails


Weitere Autoren: Lichtenberg, Kathrin (Übers.)
  • ISBN: 978-3-96009-080-9
  • EAN: 9783960090809
  • Produktnummer: 28501050
  • Verlag: O'Reilly
  • Sprache: Deutsch
  • Erscheinungsjahr: 2018
  • Seitenangabe: 542 S.
  • Masse: H24.3 cm x B16.7 cm x D3.2 cm 1'005 g
  • Auflage: 2. A.
  • Gewicht: 1005

Über den Autor


Wes McKinney ist Softwareentwickler und Unternehmer und lebt in New York. Nach dem Abschluss seines Mathematikstudiums am MIT im Jahre 2007 arbeitete er im Bereich der quantitativen Finanzen bei AQR Capital Management in Greenwich, Connecticut. Frustriert von umständlichen Datenanalysewerkzeugen lernte er Python und startete das pandas-Projekt. Inzwischen ist er ein aktives Mitglied der wissenschaftlichen Python-Community und ein Verfechter des Einsatzes von Python in Datenanalyse, Finanzen und Statistikanwendungen.Später war Wes Mitbegründer und CEO von DataPad, das im Jahre 2014 von Cloudera übernommen wurde. Seitdem befasst er sich auch mit der Big-Data-Technologie und ist Teil der Projektmanagementkomitees für die Projekte Apache Arrow und Apache Parquet in der Apache Software Foundation. 2016 ist er zu Two Sigma Investments in New York City gewechselt, wo er weiterhin daran arbeitet, die Datenanalyse durch Open-Source-Software schneller und einfacher zu machen.

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