[Boekrecensie] Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas) Boeksamenvatting.

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas)

- Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1098121228?tag=9natreedutch-21
- Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1098121228?tag=9natreebelgium-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-Data-Science-Handbook%3A-Essential-Tools-for-Working-with-Data-Jake-VanderPlas.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-data-analysis-for-beginners-a-beginners/id1782067937?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+Data+Science+Handbook+Essential+Tools+for+Working+with+Data+Jake+VanderPlas+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1098121228/

#Jupyternotebooks #NumPyvectorisatie #pandasDataFrames #Matplotlibvisualisatie #scikitlearnmodelvalidatie #PythonDataScienceHandbook

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data van Jake VanderPlas is een technisch handboek over de dagelijkse gereedschapskist van data-analyse in Python. Het boek is geen algemene cursus programmeren en ook geen uitsluitend theoretische inleiding tot statistiek. Het legt uit hoe verschillende bibliotheken samen een praktische werkwijze vormen, van een eerste verkenning van ruwe gegevens tot visualisatie, statistische analyse en machinelearning. De kern bestaat uit Jupyter en IPython, NumPy, pandas, Matplotlib en scikit-learn. VanderPlas richt zich op lezers die de basis van Python al beheersen en willen begrijpen hoe zij gegevens betrouwbaar kunnen opslaan, opschonen, combineren, onderzoeken en modelleren. De opzet is sterk voorbeeldgericht. Code wordt niet alleen gepresenteerd als een recept, maar verbonden met de structuur van data en met de keuze voor een passende analysetechniek. Daardoor functioneert het boek zowel als leerroute voor beginnende datawetenschappers als naslagwerk voor onderzoekers, analisten en ontwikkelaars die met de wetenschappelijke Python-stack werken.