Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

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Dati bibliografici

Titolo: Python Programmieren 5 in 1: Der schnelle Einstieg (Anf�nger, Fortgeschritten, Data Science, Finanzen, Machine Learning)
Editore: Independently published
Data di pubblicazione: 2019
Lingua: Tedesco
ISBN 10: 1091976724
ISBN 13: 9781091976726
Rilegatura: Brossura
Condizione: very good

Descrizione articolo

Riassunto

Die Bibel zum Python-Experten!

Python gewinnt in den letzten Jahren massiv an Popularit�t und wird wirtschaftlich und technisch immer relevanter. Die Anwendungsbereiche der Sprache sind zahlreich, doch besonders beliebt ist Python im Bereich der K�nstlichen Intelligenz, des Machine Learnings und der Data Science.

In dieser 5 in 1 Version erhalten Sie eine umfassende Version der Gesamtwerke. Sie werden von dem ersten Teil an, durch einen strukturierten Weg, zum Python-Experten gef�hrt. Neben den grundlegenden und fortgeschritten Konzepten der Programmiersprache, werden Sie auch in die spannenden Bereiche der Finanzanalyse, der Neuronalen Netze, der Datenanalyse und vielen mehr gef�hrt. Am Ende dieser Kollektion k�nnen Sie nicht nur die Programmiersprache verstehen, sondern auch in diesen modernen und spannenden Bereichen anwenden. Sie werden zum wahren Python-Experten!

Sie werden folgende F�higkeiten besitzen:

Einsteiger:

Grundlagen der Programmierung mit Python verstehen und anwenden
Automatisierung von simplen Prozessen
Programmierung von eigenen modularen Applikationen
Leichter Umstieg auf andere Programmiersprachen (Java, C++ usw.)

Fortgeschritten:

Objektorientierte Programmierung
Netzwerkprogammierung
Interprozesskommunikation
Multithreading
XML-Verarbeitung
Logging

Data Science:

Analyse und Verarbeitung von Big Data
Statistische Berechnungen mit Python
Graphische Darstellung von Funktionen und Daten
Arbeiten mit Numpy, Matplotlib und Pandas

Machine Learning:

Daten vorhersagen mit Machine Learning
Neuronale Netze mit Tensorflow entwickeln und anwenden
Handgeschriebene Ziffern mit Machine Learning erkennen
Lineare Modelle wie Regression verstehen und anwenden
K-Nearest-Neighbors Klassifikation verstehen und anwenden
K-Means Clustering verstehen und anwenden
Support Vector Machines verstehen und anwenden

Finanzen:

Finanzanalyse mit Python
Aktienkurse analysieren und graphisch darstellen
Trendlinien zeichnen
Aktienkurse vorhersagen mit Machine Learning

Starten Sie mit dieser Kollektion Ihren Weg strukturierten Weg zum Python-Experten!

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

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