Python Programmieren 5 in 1: Der schnelle Einstieg (Anfänger, Fortgeschritten, Data Science, Finanzen, Machine Learning)

Dedov, Florian

ISBN 10: 1091976724 / ISBN 13: 9781091976726

Edité par Independently published, 2019

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Détails bibliographiques

• Titre: Python Programmieren 5 in 1: Der schnelle Einstieg (Anfänger, Fortgeschritten, Data Science, Finanzen, Machine Learning)
• Éditeur: Independently published
• Date de parution: 2019
• Langue: allemand
• ISBN à 10 chiffres: 1091976724
• ISBN à 13 chiffres: 9781091976726
• Reliure: Couverture souple
• État de l'article: Good

A propos de ce titre

Synopsis

Die Bibel zum Python-Experten!

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

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

Sie werden folgende Fähigkeiten besitzen:

Einsteiger:

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

Fortgeschritten:

• Objektorientierte Programmierung
• Netzwerkprogammierung
• Interprozesskommunikation
• Multithreading
• XML-Verarbeitung
• Logging

Data Science:

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

Machine Learning:

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

Finanzen:

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

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