Data Science: Best Practices mit Python
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2022]
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext http://www.springer.com/ Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXIX, 309 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.8 cm, 697 g |
| ISBN: | 9783658334598 3658334592 |
Internformat
MARC
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Datensatz im Suchindex
| _version_ | 1804184056145903616 |
|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
I
GRUNDLAGEN
DER
PROGRAMMIERUNG
1
EINLEITUNG
.................................................................................................................
3
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
1.1
GEGENSTANDSBEREICH
DIESES
BUCHS
..........................................................
3
1.2
AUFBAU
UND
ZIELSETZUNG
..........................................................................
4
1.3
WARUM
PYTHON?
......................................................................................
5
2
PYTHON:
INSTALLATION
UND
EINSTIEG
......................................................................
7
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
2.1
PYTHON
....................................................................................................
7
2.2
INSTALLATION
..............................................................................................
8
2.3
ENTWICKLUNGSUMGEBUNG
..........................................................................
9
2.4
FORMALITAETEN
FUER
EIN
GEEIGNETES
SKRIPT
.....................................................
13
3
PRIMITIVE
DATENTYPEN
...........................................................................................
17
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
3.1
GRUNDLAGEN
ZUM
VERSTAENDNIS
VON
PROGRAMMIERSPRACHEN
.......................
18
3.2
GANZE
ZAHLEN
..........................................................................................
19
3.3
GLEITKOMMAZAHLEN
..................................................................................
20
3.4
ZEICHEN
UND
ZEICHENKETTEN
IN
DER
PROGRAMMIERUNG
...............................
21
3.5
BOOLEAN
..................................................................................................
21
4
DATENSTRUKTUR
........................................................................................................
25
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
4.1
LISTEN
IN
PYTHON
......................................................................................
25
4.1.1
LISTE
ALS
STAPELSPEICHER
(STACK)
................................................
28
4.1.2
LISTEN
ALS
WARTESCHLANGE
(QUEUE)
.............................................
29
4.2
DICTIONARIES
IN
PYTHON
............................................................................
30
4.3
MENGEN
(SETS)
IN
PYTHON
........................................................................
32
XIV
INHALTSVERZEICHNIS
5
KONTROLLSTRUKTUREN
.................................................................................................
35
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
5.1
VERZWEIGUNGEN
.........................................................................................
36
5.1.1
DIE
IF-ELSE-BEDINGUNGEN
..........................................................
36
5.1.2
VERSCHACHTELTE
IF-ELSE-BEDINGUNGEN
........................................
39
5.2
SCHLEIFEN
.................................................................................................
41
5.2.1
DIE
FOR-SCHLEIFE
........................................................................
41
5.2.2
DIE
WHILE-SCHLEIFE
....................................................................
44
5.3
TRY-EXCEPT-BEDINGUNG
............................................................................
45
6
FUNKTIONEN
...............................................................................................................
49
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
6.1
BUILT-IN-FUNKTIONEN
.................................................................................
49
6.2
FUNKTIONEN
...............................................................................................
50
6.3
BIBLIOTHEKEN
(MODULE)
IN
PYTHON
..........................................................
53
TEIL
II
DATA
SCIENCE
7
DATA
SCIENCE
.............................................................................................................
57
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
7.1
EINORDNUNG
DATA
SCIENCE
........................................................................
57
7.2
DATA-SCIENCE-PROZESS
...............................................................................
60
7.3
DATA-SCIENCE-PROJEKTE
FUER
DIESES
BUCH
...................................................
61
8
DATA
SCIENCE
UND
MASCHINELLES
LERNEN
..............................................................
63
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
8.1
DEFINITIONEN
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
..................................................
63
8.2
HERAUSFORDERUNGEN
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
IM
KONTEXT
VON
DATA
SCIENCE
.....................................................................................
66
TEIL
III
PRODUKTANALYSE
9
ANWENDUNGSBEISPIEL:
MEINE
BESTEN
VIDEOSPIELE
.............................................
73
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
9.1
VIDEOSPIEL:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
................................................
74
9.2
VIDEOSPIEL:
PREPROCESSING
......................................................................
75
9.3
VIDEOSPIEL:
EXPLORE
THE
DATA
..................................................................
80
9.4
VIDEOSPIEL:
MODEL
THE
DATA
(REGRESSION)
..............................................
88
9.4.1
THEORETISCHE
MODELLGRUNDLAGEN
..............................................
88
9.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DES
MODELLS
..................................................
90
9.5
VIDEOSPIEL:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
..............................................
92
INHALTSVERZEICHNIS
XV
10
ANWENDUNGSBEISPIEL:
CONJOINT-ANALYSE
-
MEHR
ALS
DIE
SUMME
SEINER
TEILE
................................................................................................
93
KATHARINA
KELLER
10.1
CONJOINT-ANALYSE:
EINFUEHRUNG
IN
DIE
METHODIK
....................................
94
10.2
CONJOINT-ANALYSE:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
....................................
96
10.3
CONJOINT-ANALYSE:
PREPROCESSING
............................................................
98
10.4
CONJOINT-ANALYSE:
EXPLORE
THE
DATA
......................................................
101
10.5
CONJOINT-ANALYSE:
MODEL
THE
DATA
........................................................
103
10.6
CONJOINT-ANALYSE:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
....................................
106
TEIL
IV
KUNDEN
UND
SOZIALE
MEDIENANALYSE
11
ANWENDUNGSBEISPIEL:
GAME
OF
SOCIAL
NETWORKS
.............................................
113
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
11.1
SOZIALES
NETZWERK:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
...................................
114
11.2
SOZIALES
NETZWERK:
PRE-PROCESSING
.........................................................
115
11.3
SOZIALES
NETZWERK:
EXPLORE
THE
DATA
...................................................
117
11.4
SOZIALES
NETZWERK: MODEL
THE
DATA
(LOGISTISCHE
REGRESSION)
..............
126
11.4.1
THEORETISCHE
GRUNDLAGE
DES
MODELLS
........................................
126
11.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DES
MODELLS
..................................................
128
11.5
SOZIALES
NETZWERK:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
..................................
129
12
ERHEBUNG
UND
AUSWERTUNG
VON
SOCIAL-MEDIA-DATEN
....................................
131
HENDRIK
JOENTGEN
12.1
SOCIAL
MEDIA:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
............................................
132
12.2
SOCIAL
MEDIA:
PRE-PROCESSING
................................................................
135
12.3
SOCIAL
MEDIA:
EXPLORE
THE
DATA
..............................................................
138
12.4
SOCIAL
MEDIA:
MODEL
THE
DATA
................................................................
144
12.5
SOCIAL
MEDIA:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
..........................................
148
13
ANWENDUNGSBEISPIEL:
CLOUD
WEB
SERVICES
........................................................
151
DANIEL
FRANZMANN
13.1
CLOUD
WEB
SERVICES:
FRAGESTELLUNG
........................................................
152
13.2
CLOUD
WEB
SERVICES:
PRE-PROCESSING
......................................................
152
13.3
CLOUD
WEB
SERVICES:
EXPLORE
THE
DATA
AND
MORE
..................................
161
13.4
CLOUD
WEB
SERVICES:
ZUSAMMENFASSUNG
................................................
169
XVI
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
V
MITARBEITERANALYSE
14
ANWENDUNGSBEISPIEL:
MITARBEITERABWANDERUNG
.............................................
173
KEVIN
BAUER
14.1
MITARBEITERABWANDERUNG:
VORBEREITUNG
UND
DEFINITION
DES
PROBLEMS.
..
174
14.2
MITARBEITERABWANDERUNG:
AUF-/VORBEREITUNG
DER
DATEN
........................
177
14.2.1
MITARBEITERABWANDERUNG:
SAMPLING
UND
ERZEUGUNG
VON
TRAININGS
UND
TESTDATEN
....................................................
192
14.2.2
EXPLORATIVE
ANALYSEN
AUF
TRAININGSDATEN
................................
198
14.2.3
AUSWAHL
UND
TRAINING
VON
ML
MODELLEN
................................
203
15
ANWENDUNGSBEISPIEL:
GET
YOUR
THINGS
DONE
-
MODERNES
ZEITMANAGEMENT
..................................................................................
225
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
15.1
ZEITMANAGEMENT:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
......................................
225
15.2
ZEITMANAGEMENT:
PRE-PROCESSING
............................................................
228
15.3
ZEITMANAGEMENT:
EXPLORE
THE
DATA
.........................................................
232
15.4
ZEITMANAGEMENT:
MODEL
THE
DATA
............................................................
240
15.4.1
THEORETISCHE
MODELLGRUNDLAGEN
..............................................
244
15.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DES
MODELLS
...................................................
247
15.5
ZEITMANAGEMENT:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
....................................
248
TEIL
VI
FINANZANALYSE
16
ANWENDUNGSBEISPIEL:
PORTFOLIOANALYSE
..............................................................
253
MARCEL
ZEUCH
16.1
PORTFOLIOANALYSE:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.......................................
254
16.2
BEREITSTELLUNG
EINER
DATENBANK
..............................................................
255
16.3
PORTFOLIOANALYSE:
PRE-PROCESSING
.............................................................
258
16.4
PORTFOLIOANALYSE:
EXPLORE
THE
DATA
.........................................................
262
16.5
PORTFOLIOANALYSE:
MODEL
THE
DATA
...........................................................
266
16.5.1
DATENAGGREGATION
UND
SPEICHERUNG
IN
DER
DATENBANK
...............
267
16.5.2
VERARBEITUNG
DER
DATEN
UND
IMPLEMENTIERUNG
DER
BENUTZEROBERFLAECHE
.....................................................................
273
16.6
PORTFOLIOANALYSE:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.....................................
293
THEMATISCHES
LEXIKON
...................................................................................................
295
LITERATUR
............................................................................................................................
301
STICHWORTVERZEICHNIS
.......................................................................................................
307
|
| adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
I
GRUNDLAGEN
DER
PROGRAMMIERUNG
1
EINLEITUNG
.
3
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
1.1
GEGENSTANDSBEREICH
DIESES
BUCHS
.
3
1.2
AUFBAU
UND
ZIELSETZUNG
.
4
1.3
WARUM
PYTHON?
.
5
2
PYTHON:
INSTALLATION
UND
EINSTIEG
.
7
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
2.1
PYTHON
.
7
2.2
INSTALLATION
.
8
2.3
ENTWICKLUNGSUMGEBUNG
.
9
2.4
FORMALITAETEN
FUER
EIN
GEEIGNETES
SKRIPT
.
13
3
PRIMITIVE
DATENTYPEN
.
17
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
3.1
GRUNDLAGEN
ZUM
VERSTAENDNIS
VON
PROGRAMMIERSPRACHEN
.
18
3.2
GANZE
ZAHLEN
.
19
3.3
GLEITKOMMAZAHLEN
.
20
3.4
ZEICHEN
UND
ZEICHENKETTEN
IN
DER
PROGRAMMIERUNG
.
21
3.5
BOOLEAN
.
21
4
DATENSTRUKTUR
.
25
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
4.1
LISTEN
IN
PYTHON
.
25
4.1.1
LISTE
ALS
STAPELSPEICHER
(STACK)
.
28
4.1.2
LISTEN
ALS
WARTESCHLANGE
(QUEUE)
.
29
4.2
DICTIONARIES
IN
PYTHON
.
30
4.3
MENGEN
(SETS)
IN
PYTHON
.
32
XIV
INHALTSVERZEICHNIS
5
KONTROLLSTRUKTUREN
.
35
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
5.1
VERZWEIGUNGEN
.
36
5.1.1
DIE
IF-ELSE-BEDINGUNGEN
.
36
5.1.2
VERSCHACHTELTE
IF-ELSE-BEDINGUNGEN
.
39
5.2
SCHLEIFEN
.
41
5.2.1
DIE
FOR-SCHLEIFE
.
41
5.2.2
DIE
WHILE-SCHLEIFE
.
44
5.3
TRY-EXCEPT-BEDINGUNG
.
45
6
FUNKTIONEN
.
49
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
6.1
BUILT-IN-FUNKTIONEN
.
49
6.2
FUNKTIONEN
.
50
6.3
BIBLIOTHEKEN
(MODULE)
IN
PYTHON
.
53
TEIL
II
DATA
SCIENCE
7
DATA
SCIENCE
.
57
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
7.1
EINORDNUNG
DATA
SCIENCE
.
57
7.2
DATA-SCIENCE-PROZESS
.
60
7.3
DATA-SCIENCE-PROJEKTE
FUER
DIESES
BUCH
.
61
8
DATA
SCIENCE
UND
MASCHINELLES
LERNEN
.
63
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
8.1
DEFINITIONEN
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
.
63
8.2
HERAUSFORDERUNGEN
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
IM
KONTEXT
VON
DATA
SCIENCE
.
66
TEIL
III
PRODUKTANALYSE
9
ANWENDUNGSBEISPIEL:
MEINE
BESTEN
VIDEOSPIELE
.
73
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
9.1
VIDEOSPIEL:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.
74
9.2
VIDEOSPIEL:
PREPROCESSING
.
75
9.3
VIDEOSPIEL:
EXPLORE
THE
DATA
.
80
9.4
VIDEOSPIEL:
MODEL
THE
DATA
(REGRESSION)
.
88
9.4.1
THEORETISCHE
MODELLGRUNDLAGEN
.
88
9.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DES
MODELLS
.
90
9.5
VIDEOSPIEL:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
92
INHALTSVERZEICHNIS
XV
10
ANWENDUNGSBEISPIEL:
CONJOINT-ANALYSE
-
MEHR
ALS
DIE
SUMME
SEINER
TEILE
.
93
KATHARINA
KELLER
10.1
CONJOINT-ANALYSE:
EINFUEHRUNG
IN
DIE
METHODIK
.
94
10.2
CONJOINT-ANALYSE:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.
96
10.3
CONJOINT-ANALYSE:
PREPROCESSING
.
98
10.4
CONJOINT-ANALYSE:
EXPLORE
THE
DATA
.
101
10.5
CONJOINT-ANALYSE:
MODEL
THE
DATA
.
103
10.6
CONJOINT-ANALYSE:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
106
TEIL
IV
KUNDEN
UND
SOZIALE
MEDIENANALYSE
11
ANWENDUNGSBEISPIEL:
GAME
OF
SOCIAL
NETWORKS
.
113
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
11.1
SOZIALES
NETZWERK:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.
114
11.2
SOZIALES
NETZWERK:
PRE-PROCESSING
.
115
11.3
SOZIALES
NETZWERK:
EXPLORE
THE
DATA
.
117
11.4
SOZIALES
NETZWERK: MODEL
THE
DATA
(LOGISTISCHE
REGRESSION)
.
126
11.4.1
THEORETISCHE
GRUNDLAGE
DES
MODELLS
.
126
11.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DES
MODELLS
.
128
11.5
SOZIALES
NETZWERK:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
129
12
ERHEBUNG
UND
AUSWERTUNG
VON
SOCIAL-MEDIA-DATEN
.
131
HENDRIK
JOENTGEN
12.1
SOCIAL
MEDIA:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.
132
12.2
SOCIAL
MEDIA:
PRE-PROCESSING
.
135
12.3
SOCIAL
MEDIA:
EXPLORE
THE
DATA
.
138
12.4
SOCIAL
MEDIA:
MODEL
THE
DATA
.
144
12.5
SOCIAL
MEDIA:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
148
13
ANWENDUNGSBEISPIEL:
CLOUD
WEB
SERVICES
.
151
DANIEL
FRANZMANN
13.1
CLOUD
WEB
SERVICES:
FRAGESTELLUNG
.
152
13.2
CLOUD
WEB
SERVICES:
PRE-PROCESSING
.
152
13.3
CLOUD
WEB
SERVICES:
EXPLORE
THE
DATA
AND
MORE
.
161
13.4
CLOUD
WEB
SERVICES:
ZUSAMMENFASSUNG
.
169
XVI
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
V
MITARBEITERANALYSE
14
ANWENDUNGSBEISPIEL:
MITARBEITERABWANDERUNG
.
173
KEVIN
BAUER
14.1
MITARBEITERABWANDERUNG:
VORBEREITUNG
UND
DEFINITION
DES
PROBLEMS.
.
174
14.2
MITARBEITERABWANDERUNG:
AUF-/VORBEREITUNG
DER
DATEN
.
177
14.2.1
MITARBEITERABWANDERUNG:
SAMPLING
UND
ERZEUGUNG
VON
TRAININGS
UND
TESTDATEN
.
192
14.2.2
EXPLORATIVE
ANALYSEN
AUF
TRAININGSDATEN
.
198
14.2.3
AUSWAHL
UND
TRAINING
VON
ML
MODELLEN
.
203
15
ANWENDUNGSBEISPIEL:
GET
YOUR
THINGS
DONE
-
MODERNES
ZEITMANAGEMENT
.
225
BENJAMIN
M.
ABDEL-KARIM
15.1
ZEITMANAGEMENT:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.
225
15.2
ZEITMANAGEMENT:
PRE-PROCESSING
.
228
15.3
ZEITMANAGEMENT:
EXPLORE
THE
DATA
.
232
15.4
ZEITMANAGEMENT:
MODEL
THE
DATA
.
240
15.4.1
THEORETISCHE
MODELLGRUNDLAGEN
.
244
15.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DES
MODELLS
.
247
15.5
ZEITMANAGEMENT:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
248
TEIL
VI
FINANZANALYSE
16
ANWENDUNGSBEISPIEL:
PORTFOLIOANALYSE
.
253
MARCEL
ZEUCH
16.1
PORTFOLIOANALYSE:
DATENSATZ
UND
FRAGESTELLUNG
.
254
16.2
BEREITSTELLUNG
EINER
DATENBANK
.
255
16.3
PORTFOLIOANALYSE:
PRE-PROCESSING
.
258
16.4
PORTFOLIOANALYSE:
EXPLORE
THE
DATA
.
262
16.5
PORTFOLIOANALYSE:
MODEL
THE
DATA
.
266
16.5.1
DATENAGGREGATION
UND
SPEICHERUNG
IN
DER
DATENBANK
.
267
16.5.2
VERARBEITUNG
DER
DATEN
UND
IMPLEMENTIERUNG
DER
BENUTZEROBERFLAECHE
.
273
16.6
PORTFOLIOANALYSE:
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
293
THEMATISCHES
LEXIKON
.
295
LITERATUR
.
301
STICHWORTVERZEICHNIS
.
307 |
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