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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
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Mckinney, L. L.: World of Warcraft
World of Warcraft , MONSTER, MAGIE UND MYSTERIEN ERWARTEN EUCH IN DIESEM ATEMBERAUBENDEN, GRANDIOS ILLUSTRIERTEN MÄRCHENBUCH AUS DEM WORLD OF WARCRAFT-UNIVERSUM, MIT GESCHICHTEN VON VIELEN GROSSARTIGEN, PREISGEKRÖNTEN BESTSELLER-AUTOREN! Welch große Macht Geschichten innewohnt, ist in ganz Azeroth bekannt. Von den windgepeitschten Feldern der Östlichen Königreiche bis hin zu den belebten Straßen Gadgetzans überwinden Erzählungen über gewöhnliche Leute, die außergewöhnliche Hindernisse meistern, Differenzen und Unterschiede aller Art. Die Lektionen, die sie durch Fabeln lernten, brachten so manch tapfere Helden dazu, ihr Temperament zu zügeln und heil wieder heimzukehren, anstatt sehenden Auges ins Verderben zu laufen, während spektakuläre, spannende Abenteuergeschichten die größten Akteure der Historie zu ihren bemerkenswerten Taten inspirierten. Jetzt könnt ihr, werte Leser, an alldem teilhaben! Also legt eure Rüstung ab, lehnt euch entspannt zurück und lauscht den wundersamen Sagen von Mut und Schrecken, die in diesem einzigartigen Band versammelt sind! Wundervoll illustriert mit großartigem Artwork, erwarten euch auf diesen Seiten 12 fabelhafte Erzählungen von den besten Fantasy-Autoren der Welt, u. a. Garth Nix, Catherynne M. Valente, Kami Garcia u. v. a. Diese zauberhafte Anthologie bereichert World of Warcraft mit neuen Stimmen, neuen Inhalten und neuen Wundern! , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Neuronale Netze programmieren mit Python
Neuronale Netze programmieren mit Python
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Wie kann Python dazu verwendet werden, um Datenanalyse und Visualisierung durchzuführen?
Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Zusätzlich bietet Python Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen. Mit diesen Bibliotheken können Diagramme, Grafiken und interaktive Visualisierungen erstellt werden, um die Ergebnisse der Datenanalyse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Kombination von Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken bietet Python eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von umfassenden Datenanalysen und die Präsentation der Ergebnisse in ansprechender
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Wie kann Python in den Bereichen der Datenanalyse, Webentwicklung und künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Webentwicklung wird Python verwendet, um dynamische Webanwendungen zu erstellen, APIs zu entwickeln und Datenbanken zu verwalten. In der künstlichen Intelligenz wird Python für maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt, um intelligente Systeme zu entwickeln. Durch die Vielseitigkeit und die umfangreiche Bibliothek von Python können Entwickler in diesen Bereichen effizient arbeiten und leistungsstarke Anwendungen erstellen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsbereiche von Python in der Softwareentwicklung, Datenanalyse und künstlichen Intelligenz?
Python wird in der Softwareentwicklung für die Erstellung von Webanwendungen, Desktopanwendungen und Spiele verwendet. In der Datenanalyse wird Python für die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten eingesetzt. In der künstlichen Intelligenz wird Python für die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen, Deep-Learning-Modellen und Natural-Language-Processing-Anwendungen genutzt. Darüber hinaus wird Python auch für die Automatisierung von Aufgaben, das Web-Scraping und die Entwicklung von Prototypen verwendet.
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Welche Vorteile bietet die Programmiersprache Python in Bezug auf Datenanalyse, Webentwicklung und maschinelles Lernen?
Python bietet eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks für Datenanalyse, wie z.B. Pandas und NumPy, die die Datenverarbeitung und -manipulation erleichtern. Für die Webentwicklung bietet Python Frameworks wie Django und Flask, die die Entwicklung von Webanwendungen beschleunigen. Im Bereich des maschinellen Lernens bietet Python Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn, die leistungsstarke Werkzeuge für die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen bereitstellen. Darüber hinaus ist Python eine benutzerfreundliche und leicht zu erlernende Sprache, die eine schnellere Entwicklung und Prototypenerstellung ermöglicht.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse-mit-Python-McKinney:
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Routineaufgaben mit Python automatisieren (Sweigart, Al)
Routineaufgaben mit Python automatisieren , US-Bestseller: Gegen stumpfsinnige Computeraufgaben! Neuauflage auf Python 3 aktualisiert Lernen Sie, Python-Programme zu schreiben, die Ihnen automatisch alle möglichen Aufgaben abnehmen Mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu jedem Programm Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen Excel-Dateien aktualisieren und formatieren PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen! "The best part of programming is the triumph of seeing the machine do something useful. (This book) frames all of programming as these small triumphs; it makes the boring fun." Hilary Mason , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2. akt. und erweiterte Aufl., Erscheinungsjahr: 202005, Produktform: Kartoniert, Autoren: Sweigart, Al, Übersetzung: Gronau, Volkmar, Auflage: 20002, Auflage/Ausgabe: 2. akt. und erweiterte Aufl, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Open Source, Keyword: Schritt für Schritt; Aufgaben; Mustervergleich; reguläre Ausdrücke; Debugging; Web Scraping; Excel; PDF; Word; CSV-Dateien; JSON; E-Mail automatisieren; Bildbearbeitung; GUI-Automatisierung, Fachschema: Python (EDV)~Programmiersprachen~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: dpunkt, Länge: 241, Breite: 167, Höhe: 45, Gewicht: 1296, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864903533, andere Sprache: 9781593279929, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0010, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1373587
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Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Weigend, Michael: Raspberry Pi programmieren mit Python
Raspberry Pi programmieren mit Python , Alle Python-Grundlagen, die Sie für Ihren Raspberry Pi 5, 4, 3 oder Zero brauchen Projekte mit Sensoren, Relais und AD-Wandlern Einsatz von Peripheriegeräten wie Kameramodul und Lautsprecher Raspberry Pi - der Mini-Computer zum Experimentieren Der Raspberry Pi ist ein preiswerter Computer in der Größe einer Kreditkarte. In Kombination mit der Programmiersprache Python bietet er eine hervorragende Umgebung für die schnelle Realisierung technischer Ideen und Projekte. In diesem Buch lernen Sie alle Grundlagen, die Sie brauchen, um mit dem Raspberry Pi oder dem Raspberry Pi Zero spannende Projekte zu realisieren. Zahlreiche Projekte mit Sensoren, Kamera u.v.m. Sie finden in diesem Buch eine Fülle von kleinen Projekten, die auf die besondere Hardware des Raspberry Pi und das Linux-Betriebssystem Raspberry Pi OS zugeschnitten sind. Dazu gehören sowohl Schaltungen mit Sensoren (Temperatur, Licht, Alkohol), Relais, AD-Wandlern und LEDs als auch die Verwendung des Kameramoduls und des 1-Wire- sowie SPI-Bus zur Datenkommunikation. Zahlreiche Illustrationen und einfache Beispiele zum Ausprobieren erleichtern das Verständnis. Die Programmiersprache Python als Grundlage Python ist - auch für Programmiereinsteiger - einfach zu lernen und deshalb Teil des Gesamtkonzepts des Raspberry Pi. Dieses Buch vermittelt Ihnen anhand anschaulicher Beispiele sowohl die Grundlagen von Python als auch fortgeschrittene Techniken wie Objektorientierung, Internetprogrammierung und grafische Benutzungsoberflächen. Am Ende jedes Kapitels finden Sie Aufgaben mit Lösungen zum Download, mit denen Sie Ihr Wissen festigen, erweitern und vertiefen können. Aus dem Inhalt: Gerätesteuerung Messwerterfassung und -visualisierung Interaktive Spiele mit Schaltern und Sensoren Animationen und Simulationen Automatische Textproduktion Digitale Bildverarbeitung Morsezeichen senden und Signalmuster erkennen Projekte mit dem Sense HAT Farben und Bewegung wahrnehmen Steuerung mit Potentiometer und AD-Wandler Auswertung von Daten aus dem Internet Webserver und Webcam Zum Download: Programmcode für alle Projekte sowie Lösungen der Übungsaufgaben , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Vanderplas, Jake: Handbuch Data Science mit Python
Handbuch Data Science mit Python , Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen. Dieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools: IPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit Pandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten Matplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten Scikit-Learn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning »Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Thema: Verstehen, Länge: 240, Breite: 165, andere Sprache: 9781098121228, Relevanz: 0018, Tendenz: +1,
Preis: 49.90 € | Versand*: 0 €
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Welche Vorteile bietet die Programmiersprache Python in Bezug auf Datenanalyse, Webentwicklung und künstliche Intelligenz?
Python bietet eine einfache und übersichtliche Syntax, die das Schreiben von Code erleichtert und die Lesbarkeit verbessert. Dies ist besonders vorteilhaft für Datenanalyse, da komplexe Algorithmen und Analysen leicht implementiert werden können. Für die Webentwicklung bietet Python eine Vielzahl von Frameworks wie Django und Flask, die die Entwicklung von Webanwendungen beschleunigen und vereinfachen. Darüber hinaus ist Python eine der führenden Sprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, da sie eine breite Palette von Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn bietet, die die Entwicklung von KI-Anwendungen unterstützen.
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Wie kann die Programmiersprache Python in den Bereichen Datenanalyse, Webentwicklung und künstliche Intelligenz eingesetzt werden?
Python wird in der Datenanalyse eingesetzt, da es eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy bietet, die das Arbeiten mit großen Datenmengen erleichtern. In der Webentwicklung kann Python mit Frameworks wie Django und Flask verwendet werden, um leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird Python aufgrund seiner Vielseitigkeit und der Verfügbarkeit von Bibliotheken wie TensorFlow und Keras häufig für die Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen eingesetzt. Python bietet somit eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen technologischen Bereichen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Python in der Informatik, Wissenschaft, Datenanalyse und anderen Bereichen?
Python wird in der Informatik für die Entwicklung von Webanwendungen, Datenbanken, Netzwerkanwendungen und Automatisierungsskripten eingesetzt. In der Wissenschaft wird Python für die Datenvisualisierung, numerische Berechnungen, Simulationen und maschinelles Lernen verwendet. In der Datenanalyse wird Python für die Datenmanipulation, statistische Analyse, maschinelles Lernen und Big-Data-Verarbeitung eingesetzt. Darüber hinaus wird Python auch in anderen Bereichen wie der Spieleentwicklung, dem IoT (Internet of Things) und der Robotik eingesetzt.
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Warum wird Python trotz seiner tendenziell langsameren Geschwindigkeit im Bereich AI, Datenanalyse usw. häufig verwendet?
Python wird trotz seiner tendenziell langsameren Geschwindigkeit in Bereichen wie AI und Datenanalyse häufig verwendet, weil es eine hohe Benutzerfreundlichkeit und eine große Auswahl an Bibliotheken und Frameworks bietet, die speziell für diese Anwendungen entwickelt wurden. Python ermöglicht es Entwicklern, schnell Prototypen zu erstellen und komplexe Algorithmen einfach umzusetzen. Darüber hinaus ist Python eine weit verbreitete Sprache mit einer großen Community, was den Austausch von Wissen und die Zusammenarbeit erleichtert.
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