Wes McKinney

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

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Erscheinungsdatum: 29.10.2018Seitenanzahl: 542Verlag: O'ReillyAuflage: 2. AuflageEinband: Broschur ISBN Print: 978-3-96009-080-9ISBN Bundle: 978-3-96010-533-6ISBN PDF: 978-3-96010-213-7ISBN ePub: 978-3-96010-214-4ISBN Mobi: 978-3-96010-215-1 Artikelnummer: 13232
"Für diese durchgängig überarbeitete und aktualisierte Ausgabe hat McKinney den Inhalt neu strukturiert und das Inhaltsverzeichnis differenzierter angelegt. (...) Es gibt ein neues Kapitel über fortgeschrittene panda-Tools einschließlich Anwendungstipps und eine kurze Einführung in die Benutzung der Werkzeuge statsmodels und scikit-learn." (ekz.bibliotheksservice, Februar 2019)
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"Alles in allem befähigt das Lehrbuch den Nutzer sich in kürzester Zeit zum Datenanalysten zu entwickeln und die Welt der Zahlen zu ordnen und zu visualisieren. Die Zielgruppe Datenanalysten in Forschung, Wirtschaft, Marketing oder Maktforschung." (ingenieurbox.de, 7.02.2019)
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"Insgesamt kann ich dieses Buch allen angehenden Data Scientisten, die Python lernen wollen, empfehlen. Es ist nicht mal eben am Wochenende durchgearbeitet, enthält dafür umfangreiches Wissen zu numpy und pandas. So eignet es sich auch später noch als Nachschlagewerk." (databraineo.de, 25.01.2019)

Wes McKinney

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.

  • Datenanalysten in Forschung, Wirtschaft, Marketing oder Marktforschung
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