Domain gwra.de kaufen?

Produkt zum Begriff Data Analysis:


  • Julia for Data Analysis
    Julia for Data Analysis

    Master core data analysis skills using Julia. Julia for Data Analysis is a fascinating, hands-on projects guide you through time series data, predictive models, popularity ranking, and more. With this book, you will learn how to: Read and write data in various formats Work with tabular data, including subsetting, grouping, and transforming Visualise your data using plots Perform statistical analysis Build predictive models Create complex data processing pipelines Julia was designed for the unique needs of data scientists: it's expressive and easy-to-use whilst also delivering super fast code execution. Julia for Data Analysis teaches you how to perform core data science tasks with this amazing language. It is written by Bogumi Kamiski, a top contributor to Julia, #1 Julia answerer on StackOverflow, and a lead developer of Julia's core data package DataFrames.jl. You will learn how to write production-quality code in Julia, and utilize Julia's core features for data gathering, visualisation, and working with data frames. Plus, the engaging hands-on projects get you into the action quickly. About the technology Julia is a huge step forward for data science and scientific computing. It is a powerful high-performance programming language with many developer-friendly features like garbage collection, dynamic typing, just-in-time compilation, and a flexible approach to concurrent, parallel, and distributed computing. Although Julia's strong numerical programming features make it a favorite of data scientists, it is also an awesome general purpose programming language. About the reader For data scientists familiar with Python or R. No experience with Julia required.

    Preis: 56.7 € | Versand*: 0 €
  • Pandas for Everyone: Python Data Analysis
    Pandas for Everyone: Python Data Analysis

    The Hands-On, Example-Rich Introduction to Pandas Data Analysis in Python   Today, analysts must manage data characterized by extraordinary variety, velocity, and volume. Using the open source Pandas library, you can use Python to rapidly automate and perform virtually any data analysis task, no matter how large or complex. Pandas can help you ensure the veracity of your data, visualize it for effective decision-making, and reliably reproduce analyses across multiple datasets.   Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if you’re new to Python data analysis. Daniel Y. Chen introduces key concepts through simple but practical examples, incrementally building on them to solve more difficult, real-world problems.   Chen gives you a jumpstart on using Pandas with a realistic dataset and covers combining datasets, handling missing data, and structuring datasets for easier analysis and visualization. He demonstrates powerful data cleaning techniques, from basic string manipulation to applying functions simultaneously across dataframes.   Once your data is ready, Chen guides you through fitting models for prediction, clustering, inference, and exploration. He provides tips on performance and scalability, and introduces you to the wider Python data analysis ecosystem.  Work with DataFrames and Series, and import or export dataCreate plots with matplotlib, seaborn, and pandasCombine datasets and handle missing dataReshape, tidy, and clean datasets so they’re easier to work withConvert data types and manipulate text stringsApply functions to scale data manipulationsAggregate, transform, and filter large datasets with groupbyLeverage Pandas’ advanced date and time capabilitiesFit linear models using statsmodels and scikit-learn librariesUse generalized linear modeling to fit models with different response variablesCompare multiple models to select the “best”Regularize to overcome overfitting and improve performanceUse clustering in unsupervised machine learning

    Preis: 32.09 € | Versand*: 0 €
  • Statistics, Data Analysis, and Decision Modeling
    Statistics, Data Analysis, and Decision Modeling

    For undergraduate and graduate level courses that combines introductory statistics with data analysis or decision modeling. A pragmatic approach to statistics, data analysis and decision modeling. Statistics, Data Analysis & Decision Modeling focuses on the practical understanding of its topics, allowing readers to develop conceptual insight on fundamental techniques and theories. Evans’ dedication to present material in a simple and straightforward fashion is ideal for student comprehension. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.

    Preis: 53.49 € | Versand*: 0 €
  • Data Analysis with Python and PySpark
    Data Analysis with Python and PySpark

    When it comes to data analytics, it pays tothink big. PySpark blends the powerful Spark big data processing engine withthe Python programming language to provide a data analysis platform that can scaleup for nearly any task. Data Analysis with Python and PySpark is yourguide to delivering successful Python-driven data projects.Data Analysis with Python and PySpark is a carefully engineered tutorial that helps you use PySpark to deliver your data-driven applications at any scale. This clear and hands-on guide shows you how to enlarge your processing capabilities across multiple machines with data from any source, ranging from Had oop-based clusters to Excel worksheets. You'll learn how to break down big analysis tasks into manageable chunks and how to choose and use the best PySpark data abstraction for your unique needs.The Spark data processing engine is an amazing analytics factory: raw data comes in,and insight comes out. Thanks to its ability to handle massive amounts of data distributed across a cluster, Spark has been adopted as standard by organizations both big and small. PySpark, which wraps the core Spark engine with a Python-based API, puts Spark-based data pipelines in the hands of programmers and data scientists working with the Python programming language. PySpark simplifies Spark's steep learning curve, and provides a seamless bridge between Spark and an ecosystem of Python-based data science tools.

    Preis: 55.63 € | Versand*: 0 €
  • Wie kann man effektiv Trafficgenerierung für eine Website oder einen Blog durch Social Media, SEO und Content-Marketing steigern, ohne gegen Urheberrechte zu verstoßen?

    Um effektiv Traffic für eine Website oder einen Blog zu generieren, ist es wichtig, hochwertigen und relevanten Content zu erstellen, der die Zielgruppe anspricht. Dieser Content sollte durch gezielte SEO-Maßnahmen optimiert werden, um in den Suchergebnissen gut platziert zu werden. Zudem ist es wichtig, Social Media als Plattform zu nutzen, um den Content zu teilen und die Reichweite zu erhöhen, jedoch sollte dabei stets auf die Einhaltung von Urheberrechten geachtet werden. Eine Möglichkeit, um Urheberrechtsverletzungen zu vermeiden, ist die Verwendung von eigenen Fotos, Grafiken und Videos oder die Nutzung von lizenzfreien Medien. Durch die Kombination von hochwertigem Content, SEO-Optimierung und einer strategischen Social-Media-Nutzung kann die Trafficgenerierung gesteigert

  • Wie kann man effektiv Trafficgenerierung für eine Webseite, einen Blog oder einen Online-Shop durch Social Media Marketing, Suchmaschinenoptimierung und Content-Marketing steigern?

    Um effektiv Traffic zu generieren, ist es wichtig, eine gezielte Social Media Marketing Strategie zu entwickeln, die auf die Zielgruppe und die Plattformen zugeschnitten ist. Durch regelmäßige und relevante Beiträge sowie Interaktion mit den Followern kann die Reichweite erhöht werden. Suchmaschinenoptimierung ist ein wichtiger Faktor, um organischen Traffic zu generieren. Dazu gehört die Optimierung von Keywords, Meta-Tags, internen Verlinkungen und die Erstellung hochwertiger Inhalte, die den Nutzern einen Mehrwert bieten. Content-Marketing spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Trafficgenerierung. Durch die Erstellung von informativen, unterhaltsamen und ansprechenden Inhalten wie Blog-Artikeln, Videos oder Infografiken kann die Sichtbarkeit der Webseite erhöht und die Besucherzahl gesteigert

  • Wie kann Data Analysis dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität von Unternehmensprozessen zu verbessern? Welche Tools und Methoden werden für eine erfolgreiche Datenanalyse verwendet?

    Data Analysis kann helfen, Muster und Trends in Unternehmensdaten zu identifizieren, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu verbessern. Tools wie Excel, Tableau und Python werden verwendet, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren. Methoden wie Regression, Cluster-Analyse und Zeitreihenanalyse helfen dabei, Einblicke aus den Daten zu gewinnen und Maßnahmen zur Verbesserung der Effizienz und Effektivität von Unternehmensprozessen abzuleiten.

  • Hat Data Science Zukunft?

    Ja, Data Science hat definitiv Zukunft. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Entscheidungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Science-Fachleuten weiter steigen. Zudem ermöglicht Data Science die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen. Daher wird Data Science auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.

Ähnliche Suchbegriffe für Data Analysis:


  • Statistics and Data Analysis for Nursing Research
    Statistics and Data Analysis for Nursing Research

    The second edition of Statistics and Data Analysis for Nursing, uses a conversational style to teach students how to use statistical methods and procedures to analyse research findings. Students are guided through the complete analysis process from performing a statistical analysis to the rationale behind doing so. In addition, management of data, including how and why to recode variables for analysis, how to "clean" data, and how to work around missing data, is discussed. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.

    Preis: 47.07 € | Versand*: 0 €
  • Microsoft Excel 2019 Data Analysis and Business Modeling
    Microsoft Excel 2019 Data Analysis and Business Modeling

    Master business modeling and analysis techniques with Microsoft Excel 2019 and Office 365 and transform data into bottom-line results. Written by award-winning educator Wayne Winston, this hands-on, scenario-focused guide helps you use Excel to ask the right questions and get accurate, actionable answers. New coverage ranges from Power Query/Get & Transform to Office 365 Geography and Stock data types. Practice with more than 800 problems, many based on actual challenges faced by working analysts.  Solve real business problems with Excel—and build your competitive advantage: Quickly transition from Excel basics to sophisticated analytics Use PowerQuery or Get & Transform to connect, combine, and refine data sources Leverage Office 365’s new Geography and Stock data types and six new functions  Illuminate insights from geographic and temporal data with 3D Maps Summarize data with pivot tables, descriptive statistics, histograms, and Pareto charts Use Excel trend curves, multiple regression, and exponential smoothing Delve into key financial, statistical, and time functions Master all of Excel’s great charts Quickly create forecasts from historical time-based data Use Solver to optimize product mix, logistics, work schedules, and investments—and even rate sports teams Run Monte Carlo simulations on stock prices and bidding models Learn about basic probability and Bayes’ Theorem Use the Data Model and Power Pivot to effectively build and use relational data sources inside an Excel workbook Automate repetitive analytics tasks by using macros

    Preis: 39.58 € | Versand*: 0 €
  • T-SQL Window Functions: For data analysis and beyond
    T-SQL Window Functions: For data analysis and beyond

    Use window functions to write simpler, better, more efficient T-SQL queries  Most T-SQL developers recognize the value of window functions for data analysis calculations. But they can do far more, and recent optimizations make them even more powerful. In T-SQL Window Functions, renowned T-SQL expert Itzik Ben-Gan introduces breakthrough techniques for using them to handle many common T-SQL querying tasks with unprecedented elegance and power. Using extensive code examples, he guides you through window aggregate, ranking, distribution, offset, and ordered set functions. You’ll find a detailed section on optimization, plus an extensive collection of business solutions — including novel techniques available in no other book.   Microsoft MVP Itzik Ben-Gan shows how to: • Use window functions to improve queries you previously built with predicates • Master essential SQL windowing concepts, and efficiently design window functions • Effectively utilize partitioning, ordering, and framing • Gain practical in-depth insight into window aggregate, ranking, offset, and statistical functions • Understand how the SQL standard supports ordered set functions, and find working solutions for functions not yet available in the language • Preview advanced Row Pattern Recognition (RPR) data analysis techniques • Optimize window functions in SQL Server and Azure SQL Database, making the most of indexing, parallelism, and more • Discover a full library of window function solutions for common business problems   About This Book • For developers, DBAs, data analysts, data scientists, BI professionals, and power users familiar with T-SQL queries • Addresses any edition of the SQL Server 2019 database engine or later, as well as Azure SQL Database   Get all code samples at: MicrosoftPressStore.com/TSQLWindowFunctions/downloads 

    Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
  • Pandas for Everyone: Python Data Analysis
    Pandas for Everyone: Python Data Analysis

    The Hands-On, Example-Rich Introduction to Pandas Data Analysis in Python   Today, analysts must manage data characterized by extraordinary variety, velocity, and volume. Using the open source Pandas library, you can use Python to rapidly automate and perform virtually any data analysis task, no matter how large or complex. Pandas can help you ensure the veracity of your data, visualize it for effective decision-making, and reliably reproduce analyses across multiple datasets.   Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if you’re new to Python data analysis. Daniel Y. Chen introduces key concepts through simple but practical examples, incrementally building on them to solve more difficult, real-world problems.   Chen gives you a jumpstart on using Pandas with a realistic dataset and covers combining datasets, handling missing data, and structuring datasets for easier analysis and visualization. He demonstrates powerful data cleaning techniques, from basic string manipulation to applying functions simultaneously across dataframes.   Once your data is ready, Chen guides you through fitting models for prediction, clustering, inference, and exploration. He provides tips on performance and scalability, and introduces you to the wider Python data analysis ecosystem.  Work with DataFrames and Series, and import or export dataCreate plots with matplotlib, seaborn, and pandasCombine datasets and handle missing dataReshape, tidy, and clean datasets so they’re easier to work withConvert data types and manipulate text stringsApply functions to scale data manipulationsAggregate, transform, and filter large datasets with groupbyLeverage Pandas’ advanced date and time capabilitiesFit linear models using statsmodels and scikit-learn librariesUse generalized linear modeling to fit models with different response variablesCompare multiple models to select the “best”Regularize to overcome overfitting and improve performanceUse clustering in unsupervised machine learning

    Preis: 32.09 € | Versand*: 0 €
  • Was heißt wipe data?

    "Wipe data" bedeutet, dass alle gespeicherten Daten auf einem Gerät gelöscht werden. Dieser Vorgang setzt das Gerät auf die Werkseinstellungen zurück und entfernt alle persönlichen Informationen, Apps und Einstellungen. Es wird oft verwendet, um Probleme mit einem Gerät zu beheben oder um es vor dem Verkauf oder der Weitergabe an jemand anderen zu bereinigen. Es ist wichtig zu beachten, dass das Löschen aller Daten durch das Wipe Data-Verfahren nicht rückgängig gemacht werden kann, daher sollte dies nur durchgeführt werden, wenn alle Daten gesichert wurden und nicht mehr benötigt werden.

  • Was ist der Unterschied zwischen SEO und Social Media?

    SEO (Search Engine Optimization) bezieht sich auf die Optimierung einer Website, um ihre Sichtbarkeit in Suchmaschinen zu verbessern. Dies beinhaltet die Verwendung von Keywords, die Verbesserung der Website-Struktur und die Erhöhung der Anzahl und Qualität der eingehenden Links. Social Media bezieht sich auf die Nutzung von sozialen Plattformen wie Facebook, Twitter und Instagram, um eine Marke oder ein Unternehmen zu fördern und mit Kunden zu interagieren. Es beinhaltet das Teilen von Inhalten, das Erstellen von Communities und das Engagement mit der Zielgruppe. Obwohl beide Strategien darauf abzielen, die Online-Sichtbarkeit zu verbessern, sind sie unterschiedlich in Bezug auf die Plattformen, die sie nutzen und die Art der Interaktion, die sie fördern.

  • Was ist Data Drive 1?

    Data Drive 1 ist eine Festplatte oder ein Speichergerät, das als primäres Laufwerk in einem Computer oder einem anderen elektronischen Gerät verwendet wird. Auf diesem Laufwerk werden in der Regel das Betriebssystem und Programme installiert, sowie wichtige Daten gespeichert. Data Drive 1 ist somit ein zentraler Bestandteil eines Computers, da es den Zugriff auf alle benötigten Informationen ermöglicht. Es ist wichtig, regelmäßige Backups von Data Drive 1 zu erstellen, um Datenverluste zu vermeiden.

  • Was ist der Ordner "data"?

    Der Ordner "data" ist ein Verzeichnis, das dazu dient, Daten zu speichern. In diesem Ordner können verschiedene Arten von Daten abgelegt werden, wie zum Beispiel Textdateien, Bilder, Videos oder andere Dateiformate. Der genaue Inhalt des Ordners hängt von der spezifischen Anwendung oder dem Betriebssystem ab, auf dem er verwendet wird.

* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.