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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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Was sind die wichtigsten Funktionen und Vorteile von Network Attached Storage (NAS) in Bezug auf Datenspeicherung, Datenzugriff und Datensicherheit?
Network Attached Storage (NAS) bietet die Möglichkeit, Daten zentral zu speichern und von verschiedenen Geräten aus darauf zuzugreifen. Durch die zentrale Speicherung können Daten leichter organisiert und verwaltet werden. Zudem ermöglicht NAS eine einfache Datensicherung und Wiederherstellung, was die Sicherheit der Daten erhöht. Darüber hinaus können NAS-Systeme auch für die gemeinsame Nutzung von Dateien und die Zusammenarbeit in Teams genutzt werden, was die Effizienz und Produktivität steigert.
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Was sind die wichtigsten Funktionen und Vorteile von Network-Attached Storage (NAS) in Bezug auf Datenspeicherung, Datenzugriff und Datensicherheit?
Network-Attached Storage (NAS) bietet die Möglichkeit, Daten zentral zu speichern und von verschiedenen Geräten aus darauf zuzugreifen. Durch die zentrale Speicherung können Daten leichter organisiert und verwaltet werden. Zudem ermöglicht NAS eine einfache Datensicherung und Wiederherstellung, was die Datenintegrität und -sicherheit erhöht. Darüber hinaus ermöglicht NAS die Einrichtung von Benutzerberechtigungen, um den Zugriff auf bestimmte Daten zu kontrollieren und die Sicherheit zu verbessern.
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Was sind die verschiedenen Anwendungsfälle für Network Attached Storage (NAS) in Bezug auf Datenspeicherung, Datenverwaltung und Datenzugriff in Heimnetzwerken, kleinen Unternehmen und Unternehmensumgebungen?
NAS wird in Heimnetzwerken verwendet, um Dateien, Fotos, Videos und Musik zentral zu speichern und von verschiedenen Geräten aus darauf zuzugreifen. In kleinen Unternehmen dient NAS zur gemeinsamen Speicherung und Sicherung von Dateien sowie zur Bereitstellung von zentralen Daten für Mitarbeiter. In Unternehmensumgebungen wird NAS für die zentrale Datenspeicherung, Datensicherung, Archivierung und gemeinsame Nutzung von großen Datenmengen verwendet. Darüber hinaus kann NAS in Unternehmen auch für die Bereitstellung von Anwendungen, virtuellen Maschinen und als Speicher für Überwachungsvideos eingesetzt werden.
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Was sind die verschiedenen Anwendungsfälle für Network Attached Storage (NAS) in Bezug auf Datenspeicherung, Datenverwaltung und Datenzugriff in privaten Haushalten, kleinen Unternehmen und großen Unternehmen?
In privaten Haushalten kann NAS zur zentralen Speicherung und Sicherung von Fotos, Videos und anderen Dateien verwendet werden, um den Zugriff von verschiedenen Geräten zu ermöglichen. In kleinen Unternehmen kann NAS als gemeinsamer Speicherort für Dateien und Backups dienen, um die Zusammenarbeit und Datensicherheit zu verbessern. In großen Unternehmen kann NAS für die zentrale Datenspeicherung, Datenverwaltung und schnellen Datenzugriff in großen Netzwerken eingesetzt werden, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu erhöhen. Darüber hinaus kann NAS in allen Umgebungen auch für die Bereitstellung von Multimedia-Inhalten, die Einrichtung von Überwachungssystemen und die Unterstützung von Remote-Zugriffen verwendet werden.
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Was sind die wichtigsten Aspekte der Datenarchivierung in Bezug auf Datensicherheit, Compliance und effiziente Datenverwaltung?
Die Datenarchivierung ist wichtig, um die Sicherheit sensibler Daten zu gewährleisten, indem sie vor unbefugtem Zugriff und Datenverlust geschützt werden. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die gesetzlichen Anforderungen und Compliance-Vorschriften einhalten, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Eine effiziente Datenverwaltung ermöglicht es, Daten schnell und einfach zu finden, zu sichern und wiederherzustellen, was die Produktivität und Effizienz des Unternehmens steigert. Darüber hinaus ermöglicht eine gut geplante Datenarchivierung eine langfristige Speicherung von Daten, ohne dass die Leistung des primären Speichersystems beeinträchtigt wird.
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Welche Methoden und Tools werden häufig für die Datenmigration in Unternehmen verwendet?
Für die Datenmigration in Unternehmen werden häufig ETL-Tools wie Informatica, Talend oder SSIS verwendet. Diese Tools ermöglichen die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten zwischen verschiedenen Systemen. Zudem werden auch Cloud-Dienste wie AWS Database Migration Service oder Azure Data Factory eingesetzt, um Daten zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen zu migrieren.
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Wie können Datenmanagement-Tools zur Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden?
Datenmanagement-Tools können genutzt werden, um Daten effizient zu erfassen, speichern und analysieren. Durch die Automatisierung von Prozessen können Zeit und Kosten gespart werden. Die verbesserte Datenqualität ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine bessere Kundenbetreuung.
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Welche Methoden und Tools werden für effektives Datenmanagement in Unternehmen empfohlen?
Für effektives Datenmanagement in Unternehmen werden Methoden wie Datenmodellierung, Datenbereinigung und Datenintegration empfohlen. Tools wie Datenbankmanagementsysteme, Data Governance-Plattformen und Business Intelligence-Software können dabei unterstützen. Es ist wichtig, die Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens zu berücksichtigen, um die passenden Methoden und Tools auszuwählen.
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