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An Introduction to the Analysis of Algorithms

An Introduction to the Analysis of Algorithms

  • Author: Robert Sedgewick,Philippe Flajolet
  • Publisher: Addison-Wesley
  • ISBN: 0133373487
  • Category: Computers
  • Page: 604
  • View: 9072
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Despite growing interest, basic information on methods and models for mathematically analyzing algorithms has rarely been directly accessible to practitioners, researchers, or students. An Introduction to the Analysis of Algorithms, Second Edition, organizes and presents that knowledge, fully introducing primary techniques and results in the field. Robert Sedgewick and the late Philippe Flajolet have drawn from both classical mathematics and computer science, integrating discrete mathematics, elementary real analysis, combinatorics, algorithms, and data structures. They emphasize the mathematics needed to support scientific studies that can serve as the basis for predicting algorithm performance and for comparing different algorithms on the basis of performance. Techniques covered in the first half of the book include recurrences, generating functions, asymptotics, and analytic combinatorics. Structures studied in the second half of the book include permutations, trees, strings, tries, and mappings. Numerous examples are included throughout to illustrate applications to the analysis of algorithms that are playing a critical role in the evolution of our modern computational infrastructure. Improvements and additions in this new edition include Upgraded figures and code An all-new chapter introducing analytic combinatorics Simplified derivations via analytic combinatorics throughout The book’s thorough, self-contained coverage will help readers appreciate the field’s challenges, prepare them for advanced results—covered in their monograph Analytic Combinatorics and in Donald Knuth’s The Art of Computer Programming books—and provide the background they need to keep abreast of new research. "[Sedgewick and Flajolet] are not only worldwide leaders of the field, they also are masters of exposition. I am sure that every serious computer scientist will find this book rewarding in many ways." —From the Foreword by Donald E. Knuth

An Introduction to the Analysis of Algorithms

An Introduction to the Analysis of Algorithms

  • Author: Michael Soltys
  • Publisher: World Scientific
  • ISBN: 981440117X
  • Category: Computers
  • Page: 212
  • View: 2251
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A successor to the first edition, this updated and revised book is a great companion guide for students and engineers alike, specifically software engineers who design reliable code. While succinct, this edition is mathematically rigorous, covering the foundations of both computer scientists and mathematicians with interest in algorithms. Besides covering the traditional algorithms of Computer Science such as Greedy, Dynamic Programming and Divide & Conquer, this edition goes further by exploring two classes of algorithms that are often overlooked: Randomised and Online algorithms — with emphasis placed on the algorithm itself. The coverage of both fields are timely as the ubiquity of Randomised algorithms are expressed through the emergence of cryptography while Online algorithms are essential in numerous fields as diverse as operating systems and stock market predictions. While being relatively short to ensure the essentiality of content, a strong focus has been placed on self-containment, introducing the idea of pre/post-conditions and loop invariants to readers of all backgrounds. Containing programming exercises in Python, solutions will also be placed on the book's website. Contents:PreliminariesGreedy AlgorithmsDivide and ConquerDynamic ProgrammingOnline AlgorithmsRandomized AlgorithmsAppendix A: Number Theory and Group TheoryAppendix B: RelationsAppendix C: Logic Readership: Students of undergraduate courses in algorithms and programming. Keywords:Algorithms;Greedy;Dynamic Programming;Online;Randomized;Loop InvariantKey Features:The book is concise, and of a portable size that can be conveniently carried around by studentsIt emphasizes correctness of algorithms: how to prove them correct, which is of great importance to software engineersIt contains a chapter on randomized algorithms and applications to cryptography, as well as a chapter on online algorithms and applications to caching/paging, both of which are relevant and current topicsReviews: “Summing up, the book contains very nice introductory material for beginners in the area of correct algorithm's design.” Zentralblatt MATH

Algorithmen

Algorithmen

  • Author: Robert Sedgewick
  • Publisher: Pearson Studium
  • ISBN: 9783827370327
  • Category: Algorithmus - Lehrbuch
  • Page: 742
  • View: 9386
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Algorithmen - Eine Einführung

Algorithmen - Eine Einführung

  • Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein
  • Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
  • ISBN: 3110522012
  • Category: Computers
  • Page: 1339
  • View: 5314
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Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

DESIGN AND ANALYSIS OF ALGORITHMS, 2nd Ed

DESIGN AND ANALYSIS OF ALGORITHMS, 2nd Ed

  • Author: PANNEERSELVAM, R.
  • Publisher: PHI Learning Pvt. Ltd.
  • ISBN: 8120351649
  • Category: Computers
  • Page: 648
  • View: 396
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This highly structured text, in its second edition, provides comprehensive coverage of design techniques of algorithms. It traces the complete development of various algorithms in a stepwise approach followed by their pseudo-codes to build an understanding of their applications in practice. With clear explanations, the textbook intends to be much more comprehensive book on design and analysis of algorithm. Commencing with the introduction, the book gives a detailed account of graphs and data structure. It then elaborately discusses the matrix algorithms, basic algorithms, network algorithms, sorting algorithm, backtracking algorithms and search algorithms. The text also focuses on the heuristics, dynamic programming and meta heuristics. The concepts of cryptography and probabilistic algorithms have been described in detail. Finally, the book brings out the underlying concepts of benchmarking of algorithms, algorithms to schedule processor(s) and complexity of algorithms. New to the second Edition New chapters on • Matrix algorithms • Basic algorithms • Backtracking algorithms • Complexity of algorithms Several new sections including asymptotic notation, amortized analysis, recurrences, balanced trees, skip list, disjoint sets, maximal flow algorithm, parsort, radix sort, selection sort, topological sorting/ordering, median and ordered statistics, Huffman coding algorithm, transportation problem, heuristics for scheduling, etc., have been incorporated into the text.

Introduction to the Design & Analysis of Algorithms

Introduction to the Design & Analysis of Algorithms

  • Author: Anany Levitin
  • Publisher: Addison-Wesley Longman
  • ISBN: 9780132316811
  • Category: Computers
  • Page: 565
  • View: 8449
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Based on a new classification of algorithm design techniques and a clear delineation of analysis methods, Introduction to the Design and Analysis of Algorithms presents the subject in a coherent and innovative manner. Written in a student-friendly style, the book emphasizes the understanding of ideas over excessively formal treatment while thoroughly covering the material required in an introductory algorithms course. Popular puzzles are used to motivate students' interest and strengthen their skills in algorithmic problem solving. Other learning-enhancement features include chapter summaries, hints to the exercises, and a detailed solution manual.

Introduction To Algorithms

Introduction To Algorithms

  • Author: Thomas H.. Cormen,Thomas H Cormen,Charles E Leiserson,Ronald L Rivest,Clifford Stein
  • Publisher: MIT Press
  • ISBN: 9780262032933
  • Category: Computers
  • Page: 1180
  • View: 7989
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An extensively revised edition of a mathematically rigorous yet accessible introduction to algorithms.

Grundkurs Künstliche Intelligenz

Grundkurs Künstliche Intelligenz

Eine praxisorientierte Einführung

  • Author: Wolfgang Ertel
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3834894419
  • Category: Computers
  • Page: 334
  • View: 9581
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Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter. Sie werden von dem sehr guten Überblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik profitieren. Und Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Vor allem steht der Anwendungsbezug im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. "Wolfgang Ertel [...] schafft es auf rund 300 Seiten verständlich zu erklären, wie Aussagenlogik, maschinelles Lernen und neuronale Netze die Grundlagen für künstliche Intelligenz bilden." Technology Review 04/2008

Compiler

Compiler

Prinzipien, Techniken und Werkzeuge

  • Author: Alfred V. Aho
  • Publisher: Pearson Deutschland GmbH
  • ISBN: 9783827370976
  • Category: Compiler
  • Page: 1253
  • View: 4500
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Programmieren lernen mit Python

Programmieren lernen mit Python

  • Author: Allen B. Downey
  • Publisher: O'Reilly Germany
  • ISBN: 3868999477
  • Category: Computers
  • Page: 312
  • View: 1259
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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. 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. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Finite-Elemente-Methoden

Finite-Elemente-Methoden

  • Author: Klaus-Jürgen Bathe
  • Publisher: Springer Verlag
  • ISBN: 9783540668060
  • Category: Technology & Engineering
  • Page: 1253
  • View: 7386
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Dieses Lehr- und Handbuch behandelt sowohl die elementaren Konzepte als auch die fortgeschrittenen und zukunftsweisenden linearen und nichtlinearen FE-Methoden in Statik, Dynamik, Festkörper- und Fluidmechanik. Es wird sowohl der physikalische als auch der mathematische Hintergrund der Prozeduren ausführlich und verständlich beschrieben. Das Werk enthält eine Vielzahl von ausgearbeiteten Beispielen, Rechnerübungen und Programmlisten. Als Übersetzung eines erfolgreichen amerikanischen Lehrbuchs hat es sich in zwei Auflagen auch bei den deutschsprachigen Ingenieuren etabliert. Die umfangreichen Änderungen gegenüber der Vorauflage innerhalb aller Kapitel - vor allem aber der fortgeschrittenen - spiegeln die rasche Entwicklung innerhalb des letzten Jahrzehnts auf diesem Gebiet wieder.

Introduction To Design And Analysis Of Algorithms, 2/E

Introduction To Design And Analysis Of Algorithms, 2/E

  • Author: Levitin
  • Publisher: Pearson Education India
  • ISBN: 9788131718377
  • Category: Computer algorithms
  • Page: 544
  • View: 1598
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Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Eine Informatik-einfhrung/ a Computer Science Introduction

  • Author: Harold Abelson,Julie Sussman,Gerald Jay Sussman
  • Publisher: Springer
  • ISBN: 9783540423423
  • Category: Computers
  • Page: 682
  • View: 6418
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Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.

An Introduction to Operators on the Hardy-Hilbert Space

An Introduction to Operators on the Hardy-Hilbert Space

  • Author: Ruben A. Martinez-Avendano,Peter Rosenthal
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 0387485783
  • Category: Mathematics
  • Page: 220
  • View: 3115
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This book offers an elementary and engaging introduction to operator theory on the Hardy-Hilbert space. It provides a firm foundation for the study of all spaces of analytic functions and of the operators on them. Blending techniques from "soft" and "hard" analysis, the book contains clear and beautiful proofs. There are numerous exercises at the end of each chapter, along with a brief guide for further study which includes references to applications to topics in engineering.

Grundlagen von Datenbanksystemen

Grundlagen von Datenbanksystemen

  • Author: Ramez Elmasri,Sham Navathe
  • Publisher: Pearson Deutschland GmbH
  • ISBN: 9783868940121
  • Category:
  • Page: 550
  • View: 1896
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Applied Discrete Structures - Part 2- Algebraic Structures

Applied Discrete Structures - Part 2- Algebraic Structures

  • Author: Ken Levasseur,Al Doerr
  • Publisher: Lulu.com
  • ISBN: 1105618986
  • Category: Science
  • Page: 266
  • View: 9048
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Applied Discrete Structures, Part II - Algebraic Structures, is an introduction to groups, monoids, vector spaces, lattices, boolean algebras, rings and fields. It corresponds with the content of Discrete Structures II at UMass Lowell, which is a required course for students in Computer Science. It presumes background contained in Part I - Fundamentals. Applied Discrete Structures has been approved by the American Institute of Mathematics as part of their Open Textbook Initiative. For more information on open textbooks, visit http: //www.aimath.org/textbooks/. This version was created using Mathbook XML (https: //mathbook.pugetsound.edu/) Al Doerr is Emeritus Professor of Mathematical Sciences at UMass Lowell. His interests include abstract algebra and discrete mathematics. Ken Levasseur is a Professor of Mathematical Sciences at UMass Lowell. His interests include discrete mathematics and abstract algebra, and their implementation using computer algebra systems.

An Introduction to Markov Processes

An Introduction to Markov Processes

  • Author: Daniel W. Stroock
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 3642405231
  • Category: Mathematics
  • Page: 203
  • View: 1311
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This book provides a rigorous but elementary introduction to the theory of Markov Processes on a countable state space. It should be accessible to students with a solid undergraduate background in mathematics, including students from engineering, economics, physics, and biology. Topics covered are: Doeblin's theory, general ergodic properties, and continuous time processes. Applications are dispersed throughout the book. In addition, a whole chapter is devoted to reversible processes and the use of their associated Dirichlet forms to estimate the rate of convergence to equilibrium. These results are then applied to the analysis of the Metropolis (a.k.a simulated annealing) algorithm. The corrected and enlarged 2nd edition contains a new chapter in which the author develops computational methods for Markov chains on a finite state space. Most intriguing is the section with a new technique for computing stationary measures, which is applied to derivations of Wilson's algorithm and Kirchoff's formula for spanning trees in a connected graph.

An Introduction to Forensic DNA Analysis, Second Edition

An Introduction to Forensic DNA Analysis, Second Edition

  • Author: Norah Rudin,Keith Inman
  • Publisher: CRC Press
  • ISBN: 9781420058505
  • Category: Law
  • Page: 312
  • View: 5591
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Significant advances in DNA analysis techniques have surfaced since the 1997 publication of the bestselling An Introduction to Forensic DNA Analysis. DNA typing has become increasingly automated and miniaturized. Also, with the advent of Short Tandem Repeat (STR) technology, even the most minute sample of degraded DNA can yield a profile, providing valuable case information. However, just as the judicial system slowly and reluctantly accepted RFLP and AmpliType® PM+DQA1 typing, it is now scrutinizing the admissibility of STRs. Acknowledging STR typing as the current system of choice, An Introduction to Forensic DNA Analysis, Second Edition translates new and established concepts into plain English so that laypeople can gain insight into how DNA analysis works, from sample collection to interpretation of results. In response to the shift toward more efficient techniques, the authors cover the legal admissibility of STR typing, expand the chapter on DNA databases, and revise the section on automated analysis. They also present key decisions and appellate or supreme court rulings that provide precedent at the state and federal levels. Discussing forensic DNA issues from both a scientific and a legal perspective, the authors of An Introduction to Forensic DNA Analysis, Second Edition present the material in a manner understandable by professionals in the legal system, law enforcement, and forensic science. They cover general principles in a clear fashion and include a glossary of terms and other useful appendices for easy reference.

Statistik-Workshop für Programmierer

Statistik-Workshop für Programmierer

  • Author: Allen B. Downey
  • Publisher: O'Reilly Germany
  • ISBN: 3868993436
  • Category: Computers
  • Page: 160
  • View: 9529
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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

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

  • Author: Wes McKinney
  • Publisher: O'Reilly
  • ISBN: 3960102143
  • Category: Computers
  • Page: 542
  • View: 3091
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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.