Produkt zum Begriff Datenanalyse:
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, 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 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-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Samsung MagicINFO Hosting Remote Management - Lizenz
Samsung MagicINFO Hosting Remote Management - Lizenz - mit 24/7 NOC
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Was sind die wichtigsten Merkmale, die eine effiziente Workstation für verschiedene Bereiche wie Design, Programmierung und Datenanalyse ausmachen?
Eine effiziente Workstation für Design, Programmierung und Datenanalyse sollte über leistungsstarke Hardware verfügen, um komplexe Aufgaben schnell und reibungslos zu bewältigen. Zudem ist eine hohe Bildschirmauflösung und Farbgenauigkeit wichtig, um Designprojekte präzise zu bearbeiten. Für Programmierung und Datenanalyse ist eine schnelle Datenverarbeitung und ausreichend Speicherplatz entscheidend, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Darüber hinaus ist eine gute Ergonomie der Workstation wichtig, um langfristig komfortabel und produktiv arbeiten zu können.
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Welche verschiedenen Arten von IT-Kursen werden in Bezug auf Programmierung, Netzwerke, Cyber-Sicherheit und Datenanalyse angeboten?
Es gibt eine Vielzahl von IT-Kursen, die sich auf Programmierung konzentrieren, darunter Kurse für Anfänger, Fortgeschrittene und Spezialisierungen in verschiedenen Programmiersprachen wie Java, Python, C++ und mehr. Des Weiteren werden auch Kurse zu Netzwerken angeboten, die sich auf Themen wie Netzwerkdesign, -implementierung und -sicherheit konzentrieren. Im Bereich der Cyber-Sicherheit gibt es Kurse, die sich mit Themen wie Ethical Hacking, Penetration Testing und Sicherheitsanalysen befassen. Schließlich werden auch Kurse zur Datenanalyse angeboten, die sich auf Datenvisualisierung, Datenbankmanagement und Big Data-Analyse konzentrieren.
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Welche IT-Kurse bieten eine effektive Einführung in die Programmierung und Datenanalyse für Anfänger?
Einsteigerkurse wie "Python for Beginners" oder "Introduction to Data Science" sind ideal für Anfänger. Diese Kurse vermitteln grundlegende Programmierkonzepte und Datenanalysetechniken auf verständliche Weise. Online-Plattformen wie Coursera, Udemy oder Codecademy bieten eine Vielzahl solcher Kurse an.
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Wie kann ein Zahlentool in verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Finanzen, Programmierung und Datenanalyse eingesetzt werden?
Ein Zahlentool kann in der Mathematik verwendet werden, um komplexe Berechnungen durchzuführen, Gleichungen zu lösen und mathematische Modelle zu erstellen. In der Finanzwelt kann es zur Berechnung von Zinsen, Investitionsrenditen und zur Erstellung von Finanzmodellen eingesetzt werden. In der Programmierung kann ein Zahlentool zur Durchführung von Berechnungen, zur Verarbeitung von Daten und zur Erstellung von Algorithmen verwendet werden. In der Datenanalyse kann es zur Aggregation, Analyse und Visualisierung von Daten verwendet werden, um Muster und Trends zu identifizieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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The Art of Hosting (Pogatschnigg, Ilse M.)
The Art of Hosting , Wie Sie bedeutsame Gespräche ermöglichen und als Führungsinstrument einsetzen Art of Hosting (AoH) beschreibt die Kunst, Gastgeber für bedeutsame Gespräche zu sein. Dazu nutzt AoH die kollektive Intelligenz bunter und diverser Gruppen und schafft einen Rahmen dafu?r, dass von Anfang an möglichst viele Menschen auf Augenhöhe in Entscheidungsfindungen und anderen Gruppenprozessen (wie Change) einbezogen werden. Das bereichert die Entscheidungen und macht die Beitragenden auch gleichzeitig zu Miteigentümern - ohne jedoch die formale Entscheidungsbefugnis von Führungskräften anzutasten. Organisationen stehen vor komplexen Fragestellungen, in denen ihnen ein Überblick über die unterschiedlichen Facetten für Lösungen oft fehlen. Menschen sind mit Entscheidungen, die sie betreffen, unzufrieden; sie möchten mitreden und beitragen. Demokratien werfen durch Wahlen und Volksentscheide mehr Fragen auf, als sie zu beantworten imstande sind. In all den Konstellationen werden das Potenzial und die Kreativität all derer, die von den Entscheidungen betroffen sind, nicht genutzt. Demgegenüber sehen wir eine unbändige Tatkraft bei Nachbarschaftsinitiativen, Online-Foren und Gruppen, die sich rund um einen Sinn und Zweck selbst organisieren. Beispiele zeigen die "Augenhöhe"-Filme oder das Buch von Frederic Laloux. AoH kann beides zusammenbringen: Es wird bei komplexen Fragestellungen eingesetzt, es macht die Zusammenarbeit menschlicher und hört auch jene, die sich sonst nicht zu Wort melden. Ihr Wissen, ihre Kompetenz und Erfahrung ungenutzt liegen zu lassen, wäre ein Verlust. Art of Hosting bietet Settings, Zugänge und Tools, genau diese Beteiligung zu organisieren. Es wirkt der allzu menschlichen Versuchung entgegen, einfache Antworten auf komplexe Fragen zu geben. Es bündelt die Kräfte. Damit ist es etwas für Gruppen von Menschen, die co-kreativ arbeiten und aus dem Kampf Argument gegen Argument aussteigen wollen. AoH bewährt sich vor allem in Veränderungsprozessen und kann Dreh- und Angelpunkt für die Teamarbeit sein. Autorin Dr. Ilse M. Pogatschnigg ist promovierte Verfassungsjuristin, Host und Coach. Sie beschäftigt sich mit der wichtigen Frage, wie das Zusammenleben in kleinen und größeren Einheiten gleichberechtigt und sinnvoll gestaltet werden kann. Die Autorin ist Teil des weltweiten AoH-Netzwerkes, das die Ideen von Hosting anwendet, in Trainings weitergibt und weiterentwickelt. Sie bloggt zum Thema auf www.dieGastgeber.eu. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20210304, Produktform: Kartoniert, Beilage: Klappenbroschur, Autoren: Pogatschnigg, Ilse M., Illustrator: Altmann, Mischa Oliver, Seitenzahl/Blattzahl: 130, Keyword: Verhandlung; Unternehmenskultur; Moderation; Kommunikation, Fachschema: Führung / Mitarbeiterführung~Mitarbeiterführung~Verhandlung~Kommunikation (Unternehmen)~Unternehmenskommunikation~Business / Management~Management, Fachkategorie: Geschäftsverhandlungen~Businesskommunikation und -präsentation, Fachkategorie: Management: Führung und Motivation, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, Verlag: Vahlen Franz GmbH, Verlag: Vahlen, Franz, Breite: 143, Höhe: 15, Gewicht: 284, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2552978
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Samsung MagicInfo Cloud Remote Hosting + Device Registration NMS
MagicInfo Cloud Remote Hosting + Device Registration NMS - Lizenz
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Agile Analytics (Böckmann, Dirk)
Agile Analytics , Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden. Inhalte: Business Intelligence zu Business Analytics Advanced Analytics und Agile Analytics Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung Analytics: Anwendung und Entwicklung Betriebsorganisationen agil aufstellen , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230602, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Autoren: Böckmann, Dirk, Seitenzahl/Blattzahl: 237, Keyword: AI; Agile Analytics; Agilität; Artificial Intelligence; Business Analytics; Business Intelligence; Data; Data Science; Daten; Entscheidung; KI; Künstliche Intelligenz; Management; Unternehmen; agil, Fachschema: Management / Strategisches Management~Strategisches Management~Unternehmensstrategie / Strategisches Management~Innovationsmanagement~Management / Innovationsmanagement~Entrepreneurship~Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Management: Innovation~Unternehmensführung~Management und Managementtechniken~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Strategisches Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Länge: 228, Breite: 171, Höhe: 15, Gewicht: 406, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783648164365 9783648164372, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Wie kann ein Zahlentool in verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Finanzen, Programmierung und Datenanalyse eingesetzt werden?
Ein Zahlentool kann in der Mathematik verwendet werden, um komplexe Berechnungen durchzuführen, Gleichungen zu lösen und grafische Darstellungen zu erstellen. In der Finanzwelt kann es zur Berechnung von Zinsen, Investitionsrenditen und Budgets eingesetzt werden. In der Programmierung kann ein Zahlentool zur Verarbeitung von Daten, zur Erstellung von Algorithmen und zur Implementierung von mathematischen Operationen verwendet werden. In der Datenanalyse kann es zur Aggregation, Visualisierung und Interpretation von Daten verwendet werden, um Trends und Muster zu identifizieren.
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Wie werden Zufallszahlen in der Programmierung generiert und welche Anwendungen haben sie in der Datenanalyse?
Zufallszahlen werden in der Programmierung mithilfe von Algorithmen generiert, die auf bestimmten mathematischen Formeln basieren. Sie werden verwendet, um realistische Simulationen zu erstellen, Verschlüsselung zu verbessern und in der Datenanalyse für Stichproben und Modellierung von Unsicherheit.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Webcrawlern in den Bereichen Suchmaschinenoptimierung, Datenanalyse und Content-Aggregation?
Webcrawler werden in der Suchmaschinenoptimierung eingesetzt, um Webseiten zu indexieren und relevante Informationen für die Suchmaschinen zu sammeln. In der Datenanalyse werden Webcrawler verwendet, um große Mengen von Daten aus dem Internet zu extrahieren und zu analysieren, um Trends und Muster zu identifizieren. Bei der Content-Aggregation werden Webcrawler genutzt, um Inhalte aus verschiedenen Quellen zu sammeln und auf einer Plattform zu präsentieren, um den Benutzern einen umfassenden Überblick zu bieten. Insgesamt sind Webcrawler ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren.
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Wie kann die Programmierung in verschiedenen Bereichen wie Softwareentwicklung, Webentwicklung, Datenanalyse und künstliche Intelligenz eingesetzt werden?
In der Softwareentwicklung wird Programmierung verwendet, um Anwendungen und Systeme zu erstellen, die spezifische Funktionen ausführen können. In der Webentwicklung wird Programmierung eingesetzt, um interaktive und ansprechende Websites und Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse wird Programmierung verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. In der künstlichen Intelligenz wird Programmierung eingesetzt, um Algorithmen und Modelle zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten auszuführen, wie zum Beispiel Spracherkennung oder Bilderkennung.
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