Data Science: Best Practices mit Python
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2022]
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltstext http://www.springer.com/ Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXIX, 309 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.8 cm, 697 g |
| ISBN: | 9783658334598 3658334592 |
Staff View
MARC
| LEADER | 00000nam a22000008c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | BV048255842 | ||
| 003 | DE-604 | ||
| 005 | 20220621 | ||
| 007 | t | ||
| 008 | 220607s2022 gw a||| |||| 00||| ger d | ||
| 015 | |a 21,N18 |2 dnb | ||
| 016 | 7 | |a 1232339938 |2 DE-101 | |
| 020 | |a 9783658334598 |c Festeinband : circa EUR 44.99 (DE), circa EUR 44.15 (AT), circa CHF 50.00 (freier Preis), circa EUR 42.05 |9 978-3-658-33459-8 | ||
| 020 | |a 3658334592 |9 3-658-33459-2 | ||
| 024 | 3 | |a 9783658334598 | |
| 028 | 5 | 2 | |a Bestellnummer: 978-3-658-33459-8 |
| 028 | 5 | 2 | |a Bestellnummer: 89093473 |
| 035 | |a (OCoLC)1334056239 | ||
| 035 | |a (DE-599)DNB1232339938 | ||
| 040 | |a DE-604 |b ger |e rda | ||
| 041 | 0 | |a ger | |
| 044 | |a gw |c XA-DE-HE | ||
| 049 | |a DE-473 | ||
| 084 | |a ST 250 |0 (DE-625)143626: |2 rvk | ||
| 084 | |8 1\p |a 004 |2 23sdnb | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Data Science |b Best Practices mit Python |c Benjamin M. Abndel-Karim (Hrsg.) ; [Autorenverzeichnis: Kevin Bauer [und weitere] |
| 264 | 1 | |a Wiesbaden |b Springer Vieweg |c [2022] | |
| 264 | 4 | |c © 2022 | |
| 300 | |a XXIX, 309 Seiten |b Illustrationen |c 24 cm x 16.8 cm, 697 g | ||
| 336 | |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
| 650 | 0 | 7 | |a Datenanalyse |0 (DE-588)4123037-1 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Python |g Programmiersprache |0 (DE-588)4434275-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Data Science |0 (DE-588)1140936166 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Big Data |0 (DE-588)4802620-7 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 653 | |a Big Data | ||
| 653 | |a Programming Language | ||
| 653 | |a Data Science | ||
| 653 | |a Computer Science | ||
| 653 | |a Data Analytics | ||
| 655 | 7 | |0 (DE-588)4143413-4 |a Aufsatzsammlung |2 gnd-content | |
| 689 | 0 | 0 | |a Big Data |0 (DE-588)4802620-7 |D s |
| 689 | 0 | 1 | |a Data Science |0 (DE-588)1140936166 |D s |
| 689 | 0 | 2 | |a Datenanalyse |0 (DE-588)4123037-1 |D s |
| 689 | 0 | 3 | |a Python |g Programmiersprache |0 (DE-588)4434275-5 |D s |
| 689 | 0 | |5 DE-604 | |
| 700 | 1 | |a Abdel-Karim, Benjamin M. |0 (DE-588)1254241515 |4 edt |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Bauer, Kevin |d 1991- |0 (DE-588)1191120813 |4 aut | |
| 710 | 2 | |a Springer Fachmedien Wiesbaden |0 (DE-588)1043386068 |4 pbl | |
| 776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Online-Ausgabe |t Data Science |b 1. Auflage 2022 |d Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2022 |h Online-Ressource |
| 776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Online-Ausgabe |z 978-3-658-33460-4 |
| 856 | 4 | 2 | |m X:MVB |q text/html |u http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=113cb58718884934831729efef179f13&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm |3 Inhaltstext |
| 856 | 4 | 2 | |m X:MVB |u http://www.springer.com/ |
| 856 | 4 | 2 | |m B:DE-101 |q application/pdf |u https://d-nb.info/1232339938/04 |3 Inhaltsverzeichnis |
| 856 | 4 | 2 | |m DNB Datenaustausch |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033636079&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Inhaltsverzeichnis |
| 999 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033636079 | ||
| 883 | 1 | |8 1\p |a vlb |d 20210428 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#vlb | |
Record in the Search Index
| _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 |
| any_adam_object | 1 |
| any_adam_object_boolean | 1 |
| author | Abdel-Karim, Benjamin M. Bauer, Kevin 1991- |
| author2 | Abdel-Karim, Benjamin M. |
| author2_role | edt |
| author2_variant | b m a k bma bmak |
| author_GND | (DE-588)1254241515 (DE-588)1191120813 |
| author_facet | Abdel-Karim, Benjamin M. Bauer, Kevin 1991- Abdel-Karim, Benjamin M. |
| author_role | aut aut |
| author_sort | Abdel-Karim, Benjamin M. |
| author_variant | b m a k bma bmak k b kb |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | BV048255842 |
| classification_rvk | ST 250 |
| ctrlnum | (OCoLC)1334056239 (DE-599)DNB1232339938 |
| discipline | Informatik |
| discipline_str_mv | Informatik |
| format | Book |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>02993nam a22006618c 4500</leader><controlfield tag="001">BV048255842</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20220621 </controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">220607s2022 gw a||| |||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="015" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">21,N18</subfield><subfield code="2">dnb</subfield></datafield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">1232339938</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783658334598</subfield><subfield code="c">Festeinband : circa EUR 44.99 (DE), circa EUR 44.15 (AT), circa CHF 50.00 (freier Preis), circa EUR 42.05</subfield><subfield code="9">978-3-658-33459-8</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">3658334592</subfield><subfield code="9">3-658-33459-2</subfield></datafield><datafield tag="024" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">9783658334598</subfield></datafield><datafield tag="028" ind1="5" ind2="2"><subfield code="a">Bestellnummer: 978-3-658-33459-8</subfield></datafield><datafield tag="028" ind1="5" ind2="2"><subfield code="a">Bestellnummer: 89093473</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1334056239</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DNB1232339938</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-HE</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-473</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 250</subfield><subfield code="0">(DE-625)143626:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">004</subfield><subfield code="2">23sdnb</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="b">Best Practices mit Python</subfield><subfield code="c">Benjamin M. Abndel-Karim (Hrsg.) ; [Autorenverzeichnis: Kevin Bauer [und weitere]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Wiesbaden</subfield><subfield code="b">Springer Vieweg</subfield><subfield code="c">[2022]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">© 2022</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">XXIX, 309 Seiten</subfield><subfield code="b">Illustrationen</subfield><subfield code="c">24 cm x 16.8 cm, 697 g</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Python</subfield><subfield code="g">Programmiersprache</subfield><subfield code="0">(DE-588)4434275-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Big Data</subfield><subfield code="0">(DE-588)4802620-7</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Big Data</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Programming Language</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Data Science</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computer Science</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Data Analytics</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4143413-4</subfield><subfield code="a">Aufsatzsammlung</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Big Data</subfield><subfield code="0">(DE-588)4802620-7</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Python</subfield><subfield code="g">Programmiersprache</subfield><subfield code="0">(DE-588)4434275-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Abdel-Karim, Benjamin M.</subfield><subfield code="0">(DE-588)1254241515</subfield><subfield code="4">edt</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bauer, Kevin</subfield><subfield code="d">1991-</subfield><subfield code="0">(DE-588)1191120813</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="710" ind1="2" ind2=" "><subfield code="a">Springer Fachmedien Wiesbaden</subfield><subfield code="0">(DE-588)1043386068</subfield><subfield code="4">pbl</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="t">Data Science</subfield><subfield code="b">1. Auflage 2022</subfield><subfield code="d">Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2022</subfield><subfield code="h">Online-Ressource</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-658-33460-4</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">X:MVB</subfield><subfield code="q">text/html</subfield><subfield code="u">http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=113cb58718884934831729efef179f13&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm</subfield><subfield code="3">Inhaltstext</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">X:MVB</subfield><subfield code="u">http://www.springer.com/</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">B:DE-101</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/1232339938/04</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">DNB Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033636079&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033636079</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="1" ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">vlb</subfield><subfield code="d">20210428</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#vlb</subfield></datafield></record></collection> |
| genre | (DE-588)4143413-4 Aufsatzsammlung gnd-content |
| genre_facet | Aufsatzsammlung |
| id | DE-604.BV048255842 |
| illustrated | Illustrated |
| index_date | 2024-07-03T19:58:24Z |
| indexdate | 2024-07-10T09:33:16Z |
| institution | BVB |
| institution_GND | (DE-588)1043386068 |
| isbn | 9783658334598 3658334592 |
| language | German |
| oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033636079 |
| oclc_num | 1334056239 |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-473 DE-BY-UBG |
| owner_facet | DE-473 DE-BY-UBG |
| physical | XXIX, 309 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.8 cm, 697 g |
| publishDate | 2022 |
| publishDateSearch | 2022 |
| publishDateSort | 2022 |
| publisher | Springer Vieweg |
| record_format | marc |
| spelling | Data Science Best Practices mit Python Benjamin M. Abndel-Karim (Hrsg.) ; [Autorenverzeichnis: Kevin Bauer [und weitere] Wiesbaden Springer Vieweg [2022] © 2022 XXIX, 309 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.8 cm, 697 g txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd rswk-swf Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd rswk-swf Data Science (DE-588)1140936166 gnd rswk-swf Big Data (DE-588)4802620-7 gnd rswk-swf Big Data Programming Language Data Science Computer Science Data Analytics (DE-588)4143413-4 Aufsatzsammlung gnd-content Big Data (DE-588)4802620-7 s Data Science (DE-588)1140936166 s Datenanalyse (DE-588)4123037-1 s Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 s DE-604 Abdel-Karim, Benjamin M. (DE-588)1254241515 edt aut Bauer, Kevin 1991- (DE-588)1191120813 aut Springer Fachmedien Wiesbaden (DE-588)1043386068 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe Data Science 1. Auflage 2022 Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2022 Online-Ressource Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-658-33460-4 X:MVB text/html http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=113cb58718884934831729efef179f13&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm Inhaltstext X:MVB http://www.springer.com/ B:DE-101 application/pdf https://d-nb.info/1232339938/04 Inhaltsverzeichnis DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033636079&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis 1\p vlb 20210428 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#vlb |
| spellingShingle | Abdel-Karim, Benjamin M. Bauer, Kevin 1991- Data Science Best Practices mit Python Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd Data Science (DE-588)1140936166 gnd Big Data (DE-588)4802620-7 gnd |
| subject_GND | (DE-588)4123037-1 (DE-588)4434275-5 (DE-588)1140936166 (DE-588)4802620-7 (DE-588)4143413-4 |
| title | Data Science Best Practices mit Python |
| title_auth | Data Science Best Practices mit Python |
| title_exact_search | Data Science Best Practices mit Python |
| title_exact_search_txtP | Data Science Best Practices mit Python |
| title_full | Data Science Best Practices mit Python Benjamin M. Abndel-Karim (Hrsg.) ; [Autorenverzeichnis: Kevin Bauer [und weitere] |
| title_fullStr | Data Science Best Practices mit Python Benjamin M. Abndel-Karim (Hrsg.) ; [Autorenverzeichnis: Kevin Bauer [und weitere] |
| title_full_unstemmed | Data Science Best Practices mit Python Benjamin M. Abndel-Karim (Hrsg.) ; [Autorenverzeichnis: Kevin Bauer [und weitere] |
| title_short | Data Science |
| title_sort | data science best practices mit python |
| title_sub | Best Practices mit Python |
| topic | Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd Data Science (DE-588)1140936166 gnd Big Data (DE-588)4802620-7 gnd |
| topic_facet | Datenanalyse Python Programmiersprache Data Science Big Data Aufsatzsammlung |
| url | http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=113cb58718884934831729efef179f13&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm http://www.springer.com/ https://d-nb.info/1232339938/04 http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033636079&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |
| work_keys_str_mv | AT abdelkarimbenjaminm datasciencebestpracticesmitpython AT bauerkevin datasciencebestpracticesmitpython AT springerfachmedienwiesbaden datasciencebestpracticesmitpython |