Gratis Bücher Data Analysis with Open Source Tools, by Philipp K. Janert
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Data Analysis with Open Source Tools, by Philipp K. Janert
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
After previous careers in physics and softwaredevelopment, Philipp K. Janert currentlyprovides consulting services for data analysis,algorithm development, and mathematical modeling.He has worked for small start-ups and in largecorporate environments, both in the U.S. andoverseas. He prefers simple solutions that workto complicated ones that don't, and thinks thatpurpose is more important than process. Philippis the author of "Gnuplot in Action - UnderstandingData with Graphs" (Manning Publications), and haswritten for the O'Reilly Network, IBM developerWorks,and IEEE Software. He is named inventor on a handfulof patents, and is an occasional contributor to CPAN.He holds a Ph.D. in theoretical physics from theUniversity of Washington. Visit his company websiteat www.principal-value.com.
Produktinformation
Taschenbuch: 530 Seiten
Verlag: O'Reilly and Associates; Auflage: 1 (3. Dezember 2010)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 9780596802356
ISBN-13: 978-0596802356
ASIN: 0596802358
Größe und/oder Gewicht:
17,8 x 3,6 x 23,3 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
3.9 von 5 Sternen
2 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 19.604 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
Das Buch hat einige gute Ansätze, hat aber auch didaktische Schwächen. Daher nur drei Sterne. Didaktisch geschickter wäre es gewesen, erst mal einen Rundflug zu geben und dann die Themengebiete auszubauen. Der Ansatz des "WEKA-Buches" von Ian H. Witten, griffige Datenbeispiele mit zu liefern wäre hier eine gute Idee gewesen.Der Untertitel "with OpenSource Tools" ist zu ambitioniert, es werden zwar Beispiele mit Python, R etc angerissen, aber damit kommt man nicht weit.Empfehlenswert mit Einschränkungen, man liest schon ziemlich lange daran und ein wirkliches Kompendium ist es dann aber doch nicht. Es sind eher die kleinen Fingerzeige wie das Kapitel über die Entstehungsgeschichte der klassischen Statistik und warum diese so ist wie sie ist und warum wir heute einfach andere Voraussetzungen haben (Computer, große Mengen an Messwerten).
This is the book you want, if you try to get quickly into scientific programming and visualization with Python and R! I strongly reccommend this book!
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