Computational Physics

Problem Solving with Python


Author: Rubin H. Landau,Manuel J. Páez,Cristian C. Bordeianu

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527413154

Category: Science

Page: 644

View: 4022

The use of computation and simulation has become an essential part of the scientific process. Being able to transform a theory into an algorithm requires significant theoretical insight, detailed physical and mathematical understanding, and a working level of competency in programming. This upper-division text provides an unusually broad survey of the topics of modern computational physics from a multidisciplinary, computational science point of view. Its philosophy is rooted in learning by doing (assisted by many model programs), with new scientific materials as well as with the Python programming language. Python has become very popular, particularly for physics education and large scientific projects. It is probably the easiest programming language to learn for beginners, yet is also used for mainstream scientific computing, and has packages for excellent graphics and even symbolic manipulations. The text is designed for an upper-level undergraduate or beginning graduate course and provides the reader with the essential knowledge to understand computational tools and mathematical methods well enough to be successful. As part of the teaching of using computers to solve scientific problems, the reader is encouraged to work through a sample problem stated at the beginning of each chapter or unit, which involves studying the text, writing, debugging and running programs, visualizing the results, and the expressing in words what has been done and what can be concluded. Then there are exercises and problems at the end of each chapter for the reader to work on their own (with model programs given for that purpose). The text could be used for a one-semester course on scientific computing. The relevant topics for that are covered in the first third of the book. The latter two-thirds of the text includes more physics and can be used for a two-semester course in computational physics, covering nonlinear ODEs, Chaotic Scattering, Fourier Analysis, Wavelet Analysis, Nonlinear Maps, Chaotic systems, Fractals and Parallel Computing. The e-book extends the paper version by including many codes, visualizations and applets, as well as links to video lectures. * A table at the beginning of each chapter indicates video lectures, slides, applets and animations. * Applets illustrate the results to be expected for projects in the book, and to help understand some abstract concepts (e.g. Chaotic Scattering) * The eBook's figures, equations, sections, chapters, index, table of contents, code listings, glossary, animations and executable codes (both Applets and Python programs) are linked, much like in a Web document. * Some equations are linked to their xml forms (which can be imported into Maple or Mathematica for manipulation). * The e-book will link to video-based lecture modules, held by principal author Professor Rubin Landau, that cover most every topic in the book.

Einführung in Python


Author: Mark Lutz,David Ascher,Dinu C. Gherman

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897214881

Category: Python (Computer program language)

Page: 624

View: 4298

Physik per Computer


Author: Wolfgang Kinzel,Georg Reents

Publisher: Springer

ISBN: 9783827400208

Category: Mathematical physics

Page: 317

View: 2473

Das Gebiet Computational Physics gewinnt zunehmend an Bedeutung - auch im Physikstudium. Anhand von vierzig Beispielen aus verschiedenen Bereichen der Physik zeigen die Autoren, wie physikalische Modelle numerisch untersucht werden kAnnen. Schritt fA1/4r Schritt werden Algorithmen formuliert und Programme entwickelt, um mit ihrer Hilfe das jeweilige physikalische Problem zu "verstehen" und zu lAsen. Die Autoren behandeln Modelle aus der klassischen Physik und aus der aktuellen physikalischen Forschung; als Programmiersprachen verwenden sie Mathematica A(R) und C. Die beiliegende Diskette enthAlt alle Programme - fA1/4r den PC unter DOS auch als ausfA1/4hrbaren Code.

Die drei Sonnen



Author: Cixin Liu

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641173078

Category: Fiction

Page: 592

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Die Science-Fiction-Sensation aus China China, Ende der 1960er-Jahre: Während im ganzen Land die Kulturrevolution tobt, beginnt eine kleine Gruppe von Astrophysikern, Politkommissaren und Ingenieuren ein streng geheimes Forschungsprojekt. Ihre Aufgabe: Signale ins All zu senden und noch vor allen anderen Nationen Kontakt mit Außerirdischen aufzunehmen. Fünfzig Jahre später wird diese Vision Wirklichkeit – auf eine so erschreckende, umwälzende und globale Weise, dass dieser Kontakt das Schicksal der Menschheit für immer verändern wird.

Programmieren lernen mit Python


Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618072

Category: Computers

Page: 320

View: 1833

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.

Computational Problems for Physics

With Guided Solutions Using Python


Author: Rubin H. Landau,Manuel José Páez

Publisher: CRC Press

ISBN: 1351784021

Category: Science

Page: 390

View: 8782

Our future scientists and professionals must be conversant in computational techniques. In order to facilitate integration of computer methods into existing physics courses, this textbook offers a large number of worked examples and problems with fully guided solutions in Python as well as other languages (Mathematica, Java, C, Fortran, and Maple). It’s also intended as a self-study guide for learning how to use computer methods in physics. The authors include an introductory chapter on numerical tools and indication of computational and physics difficulty level for each problem. Readers also benefit from the following features: • Detailed explanations and solutions in various coding languages. • Problems are ranked based on computational and physics difficulty. • Basics of numerical methods covered in an introductory chapter. • Programming guidance via flowcharts and pseudocode. Rubin Landau is a Distinguished Professor Emeritus in the Department of Physics at Oregon State University in Corvallis and a Fellow of the American Physical Society (Division of Computational Physics). Manuel Jose Paez-Mejia is a Professor of Physics at Universidad de Antioquia in Medellín, Colombia.

Solving PDEs in Python

The FEniCS Tutorial I


Author: Hans Petter Langtangen,Anders Logg

Publisher: Springer

ISBN: 3319524623

Category: Computers

Page: 146

View: 9811

This book offers a concise and gentle introduction to finite element programming in Python based on the popular FEniCS software library. Using a series of examples, including the Poisson equation, the equations of linear elasticity, the incompressible Navier–Stokes equations, and systems of nonlinear advection–diffusion–reaction equations, it guides readers through the essential steps to quickly solving a PDE in FEniCS, such as how to define a finite variational problem, how to set boundary conditions, how to solve linear and nonlinear systems, and how to visualize solutions and structure finite element Python programs. This book is open access under a CC BY license.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 4385

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython


Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 7980

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Simulation physikalischer Systeme

Computational Physics mit MATLAB


Author: Wolfgang Schweizer

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110461862

Category: Computers

Page: 291

View: 1104

The textbook explains the simple application of MATLAB and Simulink to simulate and better understand physical systems. It combines models from the fields of theoretical mechanics, relativity theory, electrodynamics, and quantum mechanics.

Versionskontrolle mit Git


Author: Jon Loeliger

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 389721945X


Page: 338

View: 6947

Git wurde von keinem Geringeren als Linus Torvalds ins Leben gerufen. Sein Ziel: die Zusammenarbeit der in aller Welt verteilten Entwickler des Linux-Kernels zu optimieren. Mittlerweile hat das enorm schnelle und flexible System eine groe Fangemeinde gewonnen. Viele Entwickler ziehen es zentralisierten Systemen vor, und zahlreiche bekannte Entwicklungsprojekte sind schon auf Git umgestiegen. Verstandliche Einfuhrung: Wer Git einsetzen und dabei grotmoglichen Nutzen aus seinen vielseitigen Funktionen ziehen mochte, findet in diesem Buch einen idealen Begleiter. Versionskontrolle mit Git fuhrt grundlich und gut verstandlich in die leistungsstarke Open Source-Software ein und demonstriert ihre vielfaltigen Einsatzmoglichkeiten. Auf dieser Basis kann der Leser Git schon nach kurzer Zeit produktiv nutzen und optimal auf die Besonderheiten seines Projekts abstimmen. Insider-Tipps aus erster Hand: Jon Loeliger, der selbst zum Git-Entwicklerteam gehort, lasst den Leser tief ins Innere des Systems blicken, so dass er ein umfassendes Verstandnis seiner internen Datenstrukturen und Aktionen erlangt. Neben alltaglicheren Szenarios behandelt Loeliger auch fortgeschrittene Themen wie die Verwendung von Hooks zum Automatisieren von Schritten, das Kombinieren von mehreren Projekten und Repositories zu einem Superprojekt sowie die Arbeit mit Subversion-Repositories in Git-Projekten.

Introduction to Modeling and Simulation with MATLAB® and Python


Author: Steven I. Gordon,Brian Guilfoos

Publisher: CRC Press

ISBN: 1498773907

Category: Computers

Page: 192

View: 8549

Introduction to Modeling and Simulation with MATLAB and Python is intended for students and professionals in science, social science, and engineering that wish to learn the principles of computer modeling, as well as basic programming skills. The book content focuses on meeting a set of basic modeling and simulation competencies that were developed as part of several National Science Foundation grants. Even though computer science students are much more expert programmers, they are not often given the opportunity to see how those skills are being applied to solve complex science and engineering problems and may also not be aware of the libraries used by scientists to create those models. The book interleaves chapters on modeling concepts and related exercises with programming concepts and exercises. The authors start with an introduction to modeling and its importance to current practices in the sciences and engineering. They introduce each of the programming environments and the syntax used to represent variables and compute mathematical equations and functions. As students gain more programming expertise, the authors return to modeling concepts, providing starting code for a variety of exercises where students add additional code to solve the problem and provide an analysis of the outcomes. In this way, the book builds both modeling and programming expertise with a "just-in-time" approach so that by the end of the book, students can take on relatively simple modeling example on their own. Each chapter is supplemented with references to additional reading, tutorials, and exercises that guide students to additional help and allows them to practice both their programming and analytical modeling skills. In addition, each of the programming related chapters is divided into two parts – one for MATLAB and one for Python. In these chapters, the authors also refer to additional online tutorials that students can use if they are having difficulty with any of the topics. The book culminates with a set of final project exercise suggestions that incorporate both the modeling and programming skills provided in the rest of the volume. Those projects could be undertaken by individuals or small groups of students. The companion website at provides updates to instructions when there are substantial changes in software versions, as well as electronic copies of exercises and the related code. The website also offers a space where people can suggest additional projects they are willing to share as well as comments on the existing projects and exercises throughout the book. Solutions and lecture notes will also be available for qualifying instructors.


Einführung, Beispiele und Anwendungen


Author: Stefan Gerlach

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662494299

Category: Science

Page: 253

View: 6354

Dieses Lehrbuch bietet dem Leser eine aktuelle Einführung in das Lösen von physikalischen Problemen mit dem Computer. Es werden die Grundlagen der Computernutzung, der Programmierung sowie der wichtigsten numerischen Methoden besprochen und anhand vieler Beispiele und Übungsaufgaben mit zunehmendem Bezug zur Physik verdeutlicht. Die Nutzung des Betriebssystems Linux und die Programmierung in C und Python bilden dabei den Schwerpunkt. Der wichtigste Teil des Buches sind die Projekte, in denen die zuvor besprochenen Grundlagen auf unterschiedliche Probleme der Physik angewendet werden. Die Projekte umfassen viele wichtige Beispiele aus der Computerphysik (u.a. den Oszillator und Anfangswertprobleme) und diskutieren deren Anwendungen im Detail. Der Leser erhält damit das nötige Rüstzeug, um selbstständig physikalische Probleme mit Hilfe des Computers zu lösen. Zahlreiche Übungsaufgaben helfen dabei.


Basissystem, Layout, Formelsatz


Author: Klaus Braune,Joachim Lammarsch,Marion Lammarsch

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540345841

Category: Computers

Page: 640

View: 2924

Seit vielen Jahren spielen TeX und LaTeX eine wichtige Rolle bei der Erstellung hochwertiger Textausgabe; dabei ist LaTeX der vom Anwender verwendete Textformatierer, während TeX im Hintergrund nahezu unbemerkt den von LaTeX aufbereiteten Text in Stil, Qualität und Präzision eines Schriftsetzers setzt. Ferner gibt es eine große Anzahl weiterer Produkte im Umfeld von TeX und LaTeX, wie Bildschirm- oder Druckertreiber, Tools zur Erstellung von Grafiken, HTML- oder PDF-Seiten sowie zur Erzeugung von Schriften, die von einem großen Anwenderkreis eingesetzt werden. Das vorliegende Buch gibt eine umfassende Darstellung der grundlegenden Befehle und Anwendungen von LaTeX; dabei werden insbesondere die Varianten von LaTeX für die wichtigsten europäischen Sprachen berücksichtigt. Die Gestaltungsmöglichkeiten von LaTeX werden anhand detaillierter Beispiele vorgestellt. Ferner wird die Installation von LaTeX und das effiziente Arbeiten mit diesem System eingehend erläutert.

Python kurz & gut


Author: Mark Lutz

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617718

Category: Computers

Page: 280

View: 8974

Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Python kinderleicht!

Einfach programmieren lernen – nicht nur für Kids


Author: Jason Briggs

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919053

Category: Computers

Page: 326

View: 7048

Python ist eine leistungsfähige, moderne Programmiersprache. Sie ist einfach zu erlernen und macht Spaß in der Anwendung – mit diesem Buch umso mehr! »Python kinderleicht" macht die Sprache lebendig und zeigt Dir (und Deinen Eltern) die Welt der Programmierung. Jason R. Briggs führt Dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Python. Du experimentierst mit einzigartigen (und oft urkomischen) Beispielprogrammen, bei denen es um gefräßige Monster, Geheimagenten oder diebische Raben geht. Neue Begriffe werden erklärt, der Programmcode ist farbig dargestellt, strukturiert und mit Erklärungen versehen. Witzige Abbildungen erhöhen den Lernspaß. Jedes Kapitel endet mit Programmier-Rätseln, an denen Du das Gelernte üben und Dein Verständnis vertiefen kannst. Am Ende des Buches wirst Du zwei komplette Spiele programmiert haben: einen Klon des berühmten »Pong" und »Herr Strichmann rennt zum Ausgang" – ein Plattformspiel mit Sprüngen, Animation und vielem mehr. Indem Du Seite für Seite neue Programmierabenteuer bestehst, wirst Du immer mehr zum erfahrenen Python-Programmierer. - Du lernst grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel und Maps kennen. - Du erfährst, wie man mit Funktionen und Modulen den Programmcode organisieren und wiederverwenden kann. - Du wirst mit Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingten Anweisungen vertraut und lernst, mit Objekten und Methoden umzugehen. - Du zeichnest Formen mit dem Python-Modul Turtle und erstellst Spiele, Animationen und andere grafische Wunder mit tkinter. Und: »Python kinderleicht" macht auch für Erwachsene das Programmierenlernen zum Kinderspiel! Alle Programme findest Du auch zum Herunterladen auf der Website!

Computational Physics, Problem Solving


Author: CTI Reviews

Publisher: Cram101 Textbook Reviews

ISBN: 1497016177

Category: Education

Page: 55

View: 3520

Facts101 is your complete guide to Computational Physics, Problem Solving. In this book, you will learn topics such as as those in your book plus much more. With key features such as key terms, people and places, Facts101 gives you all the information you need to prepare for your next exam. Our practice tests are specific to the textbook and we have designed tools to make the most of your limited study time.

Grundkurs Theoretische Physik 2

Analytische Mechanik


Author: Wolfgang Nolting

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642419801

Category: Science

Page: 370

View: 3809

Der beliebte Grundkurs Theoretische Physik deckt in sieben Bänden alle für das Diplom maßgeblichen Gebiete ab. Jeder Band vermittelt gut durchdacht das im jeweiligen Semester nötige theoretische-physikalische Rüstzeug. Zahlreiche Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen dienen der Vertiefung des Stoffes. Der zweite Band behandelt die Mechanik in der Lagrange-, Hamilton- und Hamilton-Jacobi-Formulierung. Die vorliegende neue Auflage wurde grundlegend überarbeitet und ergänzt. Sie ermöglicht durch die zweifarbige Darstellung einen sehr übersichtlichen und schnellen Zugriff auf den Lehrstoff.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn


Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

View: 2936

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts