"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)
-- -- --
"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)
-- -- --
"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)
-- -- --
"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)
-- -- --
"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)
- Datenanalysten in Forschung, Wirtschaft, Marketing oder Marktforschung
Zu diesem Titel sind aktuell leider keine Links vorhanden!
Keine Beschreibung verfügbar