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Wie kann Data Visualization dabei helfen, komplexe Daten verständlich und ansprechend darzustellen?
Data Visualization kann komplexe Daten in visuell ansprechende Grafiken und Diagramme umwandeln, die leichter zu verstehen sind als reine Zahlen. Durch die Verwendung von Farben, Formen und anderen visuellen Elementen können Muster und Trends in den Daten schnell erkannt werden. Dies ermöglicht es Entscheidungsträgern, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der präsentierten Informationen zu treffen. **
Wie kann Data Visualization dabei helfen, komplexe Daten übersichtlich und verständlich darzustellen?
Data Visualization kann komplexe Daten in visuell ansprechende Grafiken und Diagramme umwandeln, die leichter zu interpretieren sind. Durch die Verwendung von Farben, Formen und Größen können Muster und Trends in den Daten schnell erkannt werden. Dadurch wird es einfacher, fundierte Entscheidungen auf Basis der Daten zu treffen. **
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Data Analysis and Visualization Using Python, Fachbücher von Dr Ossama EmbarakDas Buch "Data Analysis and Visualization Using Python" bietet eine umfassende Einführung in die Datenanalyse und -visualisierung mit Python, einem der führenden Werkzeuge im Bereich Data Science. Es richtet sich an Leser, die die Grundlagen der Datenwissenschaft erlernen und bewährte Techniken zur Datenvisualisierung verstehen möchten, die für kritische Geschäftsentscheidungen von Bedeutung sind. Der Inhalt beginnt mit einer Einführung in die Python-Umgebung und die Nutzung von Editoren wie Jupyter Notebook und Spyder. Nach einer grundlegenden Einführung in die Programmierung mit Python werden die Leser mit den wesentlichen Programmiertechniken vertraut gemacht, die in der Datenwissenschaft Anwendung finden. Das Buch behandelt auch wichtige Aspekte der Datenstrukturen und bietet Einblicke in die Arbeit mit Datei-I/O und regulären Ausdrücken. Ein besonderer Fokus liegt auf der Datenvisualisierung, wobei verschiedene Bibliotheken und Plotting-Systeme in Python vorgestellt werden. Abschliessend wird ein detailliertes Fallstudienprojekt angeboten, das es den Lesern ermöglicht, die erlernten Konzepte praktisch anzuwenden.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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McGregor, Susan E.: Practical Python Data Wrangling and Data QualityPractical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 395, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 234, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,64,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Data Science with Python 3, Fachbücher von Ervin Varga"Practical Data Science with Python 3" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an alle richtet, die praktische Fähigkeiten im Bereich Data Science erwerben möchten. Es bietet eine ganzheitliche Einführung in die wesentlichen Datenwissenschaftskompetenzen, indem es Datenengineering und skalierbare Rechenmethoden behandelt. Die Leser werden mit den gängigsten Python 3-Frameworks vertraut gemacht, die sowohl für lokale als auch für verteilte Datenverarbeitung, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, geeignet sind. Das Buch ist praxisorientiert und strukturiert sich um zahlreiche Beispiele, die es den Lesenden ermöglichen, zentrale Konzepte durch Fallstudien und Python 3-Code zu verstehen. Darüber hinaus wird die Bedeutung von Softwareengineering-Kenntnissen hervorgehoben, um wartbare Lösungen für komplexe Datenwissenschaftsprojekte zu entwickeln. Die bereitgestellten IPython-Notebooks und Python 3-Programme ermöglichen es den Lesenden, die Analysen nachzuvollziehen und an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie maschinelles Lernen, Empfehlungssysteme und Datensicherheit.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Data Visualization dabei helfen, komplexe Daten auf verständliche Weise zu präsentieren?
Data Visualization kann komplexe Daten visuell darstellen, um Muster und Trends leichter erkennbar zu machen. Durch die Verwendung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen können Informationen schnell und effektiv vermittelt werden. Dies erleichtert die Entscheidungsfindung und ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge auf einen Blick zu erfassen. **
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Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und Vielfalt generiert werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel sozialen Medien, Sensoren oder Transaktionen. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. **
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Wie entsteht Big Data?
Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen. **
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Wie funktioniert Big Data?
Wie funktioniert Big Data? **
Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen. **
Was ist das Big Data?
Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren. **
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Practical Python Data Visualization, Fachbücher von Ashwin Pajankar"Practical Python Data Visualization" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Datenwissenschaftler, Geschäftsanalysten und Softwareentwickler richtet, die ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung mit Python 3 erweitern möchten. Das Buch bietet eine schrittweise Anleitung zur Programmierung mit Python und behandelt dabei wichtige Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib, Pandas und Leather. Leserinnen und Leser lernen, wie sie Python 3 installieren, in Jupyter Notebook arbeiten und verschiedene Techniken zur Visualisierung von Daten anwenden können. Die praxisorientierte Herangehensweise ermöglicht es, sowohl geschäftliche als auch wissenschaftliche Visualisierungen zu erstellen. Das Buch enthält auch spezifische Anleitungen zur Visualisierung von COVID-19-Daten und bietet getestete Codebeispiele für verschiedene Plattformen, darunter Ubuntu, Windows und Raspberry Pi OS. Mit diesem Buch können Leserinnen und Leser die grundlegenden Konzepte der Datenvisualisierung meistern und ihre Kenntnisse in der Nutzung von Pandas und Jupyter Notebook vertiefen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Analysis and Visualization Using Python, Fachbücher von Dr Ossama EmbarakDas Buch "Data Analysis and Visualization Using Python" bietet eine umfassende Einführung in die Datenanalyse und -visualisierung mit Python, einem der führenden Werkzeuge im Bereich Data Science. Es richtet sich an Leser, die die Grundlagen der Datenwissenschaft erlernen und bewährte Techniken zur Datenvisualisierung verstehen möchten, die für kritische Geschäftsentscheidungen von Bedeutung sind. Der Inhalt beginnt mit einer Einführung in die Python-Umgebung und die Nutzung von Editoren wie Jupyter Notebook und Spyder. Nach einer grundlegenden Einführung in die Programmierung mit Python werden die Leser mit den wesentlichen Programmiertechniken vertraut gemacht, die in der Datenwissenschaft Anwendung finden. Das Buch behandelt auch wichtige Aspekte der Datenstrukturen und bietet Einblicke in die Arbeit mit Datei-I/O und regulären Ausdrücken. Ein besonderer Fokus liegt auf der Datenvisualisierung, wobei verschiedene Bibliotheken und Plotting-Systeme in Python vorgestellt werden. Abschliessend wird ein detailliertes Fallstudienprojekt angeboten, das es den Lesern ermöglicht, die erlernten Konzepte praktisch anzuwenden.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie entsteht Big Data?
Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen. **
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