Geht es um die Visualisierung von Daten, greifen wir schnell zum Matplotlib-Modul. Das ist auch in Ordnung, aber es gibt daneben weitere Visualisierungstools für die Darstellung von Daten für Machine Learning in Python. Eines davon ist Altair und das sehen wir uns hier genauer an.
„Altair statt Matplotlib als Visualisierungstool von Daten für Machine Learning in Python“ weiterlesenSchlagwort: Visualisierung
Organisation: Mit Asana das Projektmanagement im Blick behalten
Zum produktiven Programmieren gehören neben Kenntnissen der Sprache, der Werkzeuge und eines CI/CD-Prozesses auch die Organisation der Entwicklungsarbeit. Fragen wie „Welche Aufgaben sind zu bearbeiten?“, „Wann werden sie bearbeitet?“, „Wer bearbeitet welche Aufgabe?“, „Wie ist der Fortgang einer jeden Aufgabe?“ gilt es zu klären. Hier wollen wir uns ansehen, welche technischen Hilfsmittel uns beispielhaft bei der Organisation der vielen und vielfältigen Aufgaben zur Seite stehen.
„Organisation: Mit Asana das Projektmanagement im Blick behalten“ weiterlesenWelche Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning?
Für Machine-Learning-Projekte stehen neben unterschiedlichen Programmiersprachen, einer Vielzahl von Bibliotheken auch verschiedene Entwicklungsumgebungen zur Verfügung. Welche das sind und welche Vorteile sie bieten, sehen wir uns hier einmal genauer an. „Welche Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning?“ weiterlesen
Buchempfehlungen: R lernen auf Deutsch
Hier nun eine Liste mit Büchern, mit denen man die insbesondere die für statistische Berechnungen geeignete Sprache R lernen kann. Das Besondere dieser Liste ist, dass die Bücher allesamt deutschsprachig sind.
R für Einsteiger: Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material
Dieses Buch ist eine gute Einführung in R, richtet sich aber in erster Linie an Psychologinnen sowie Psychologen und hat daher deren spezifische Ansprüche im Fokus. Daher ist das Buch etwas speziell, aber zum Erlernen der Sprache ist es dennoch empfehlenswert.
von Maike Luhmann (Autorin) | Verlagsgruppe Beltz | Preis: 34,95 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Einführung in R: Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R
Der Begriff „Kochbuch“ ist hier tatsächlich Programm. Nicht in dem Sinne, dass etwas auf dem Herd zubereitet wird, sondern dass es um die Anwendung und die Praktik anhand von Anleitungen geht. Günter Faes fängt ganz am Anfang an, so dass man auch ohne Vorkenntnisse loslegen kann.
von Günter Faes (Autor) | Books On Demand | Preis: 25,50 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Stochastik in den Ingenieurwissenschaften: Eine Einführung mit R (Statistik und ihre Anwendungen)
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik spielt in den Ingenieur- und Naturwissenschaften eine große Rolle und diese Rolle beleuchtet Christine Müller in ihrem Einführungswerk näher. Auch wenn die Einführung in R kurz gehalten ist, helfen die Übungsaufgaben, das Gelesene einzuüben.
von Christine Müller (Autorin) | Springer | Preis: 32,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R
Die Einführung in die statistische Arbeit mit R von Joachim Zuckarelli bietet einen umfassenden Überblick, bei dem die praktische Anwendung einen angemessenen Raum einnimmt. Neben den verschiedenen Analyse-Ansätzen geht der Autor auch auf die Präsentation der Ergebnisse ein.
von Joachim Zuckarelli (Autor) | O’Reilly | 32,90 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Einführung in die Statistik mit R
Bei diesem Buch stehen die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an zentraler Stelle. Die beiden Autoren stellen statistische Methoden vor und zeigen deren Anwendung mithilfe von R. Dabei gehen sie über die Grundlagen hinaus und zeigen auch Ansätze zur Optimierung.
von Andreas Behr (Autor), Ulrich Pötter (Autor) | Franz Vahlen | 24,80 EUR
Link zum Buch bei Amazon
R in 10 Schritten: Einführung in die statistische Programmierumgebung
Einmal mehr steht die Anwendung der Statistik in der Psychologie im Vordergrund. Autor Rainer Alexandrowicz erklärt die Bedienung und die Programmierung von R. Bereits vorliegende Kenntnisse in der Statistik sind hier von Vorteil, wobei Abschnitte, in denen insbesondere auf die Hintergründe eingegangen wird, gekennzeichnet sind.
von Rainer Alexandrowicz (Autor) | UTB | 27,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R
Biowissenschaften und die Medizin hatten die beiden Autoren im Sinn, als sie dieses umfassende Werk zu R erstellt haben. Es bietet Studenten und Dozenten aber auch Praktikern anderer Richtungen notwendige Methoden zur gezielten und umsichtigen Datengewinnung. Es handelt sich hier um ein Standardwerk, das bereits in der 16. Auflage erschienen ist.
von Jürgen Hedderich (Autor), Lothar Sachs (Autor) | Springer | 59,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Einführung in die nichtparametrische Statistik mit SAS und R: Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch
Wer neben R auch einmal in andere Sprachen wie beispielsweise in SAS hineinschauen möchte, ist hier richtig. Die Autorin hat die verschiedenen statistischen Verfahren im Blick, zeigt dann auch deren Anwendung mit den beiden genannten Programmiersprachen. Grundkenntnisse der Statistik sind bei der Lektüre wünschenswert.
von Christine Duller (Autorin) | Springer | 34,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Angewandte Statistik mit R: Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler
Autor Reiner Hellbrück betrachtet R hierbei als Werkzeug für die Betriebswirtschaft. Insbesondere die Datenpflege und Aufbereitung spielt eine große Rolle, wobei der Autor hier zeigt, wie man in der Tabellenkalkulation die vorhandenen Daten sinnvoll bearbeitet, um mithilfe von R den maximalen Erkenntnisgewinn zu erzielen.
von Reiner Hellbrück (Autor) | Springer | 34,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Statistikübungen für Bachelor- und Masterstudenten: Ein Arbeitsbuch mit einer Einführung in R
Für Interessierte in Statistik und ihre Anwendung steht dieses kompakte Übungsbuch bereit. Es bietet eine Reihe von Übungsaufgaben samt Lösungen und neben einer Formelsammlung auch Programmierbeispiele in R.
von Fred Böker (Autor), Stefan Sperlich (Mitwirkende), Walter Zucchini (Mitwirkende) | Springer | 32,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Induktive Statistik: Eine Einführung mit R und SPSS
Die Statistik-Software SPSS und die Programmiersprache R sollen die Leserinnen und Leser hierbei lernen. Dabei dienen praxisnahe Beispiele, um die Konzepte der Datenverwaltung zu vermitteln. Abgerundet wird das Buch mit zahlreichen Übungsaufgaben und deren Lösungen.
von Helge Toutenburg (Autor) | Springer | 34,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Lineare Algebra und Analysis in R
Für Studierende und Dozierende der Ingenieurs- und Naturwissenschaften bieten die beiden Autoren einen guten Zugang in die Mathematik und zeigen anhand von vielen Beispielen die Anwendung der gewonnenen Erkenntnisse.
von Wilhelm Merz (Autor), Peter Knabner (Mitwirkende) | Springer | 34,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Endlich gelöst! Aufgaben zur Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Lineare Algebra und Analysis in R
Dieses Buch gehört direkt zum Werk darüber, denn es bietet für die beeindruckende Zahl von 430 Aufgaben Musterlösungen, bei manchen Aufgaben gibt es sogar mehrere aufgezeigte Lösungswege.
von Wilhelm Merz (Autor), Peter Knabner (Mitwirkende) | Springer | 29,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Mathematische Methoden in den Biowissenschaften: Eine Einführung mit R
Auch wenn hier insbesondere die Biowissenschaften im Vordergrund stehen, bietet das Buch auf 472 Seiten eine Vielzahl unterschiedlicher Themen, die auch für andere Disziplinen interessant sind. Auch hier bieten vielfältige Übungsmaterialien einen intensiveren Zugang zu den vorgestellten Ansätzen der Datenauswertung.
von Werner Timischl (Autor) | Springer | 44,99 EUR
Link zum Buch bei Amazon
Was ist matplotlib?
matplotlib ist eine Python Bibliothek zur Erstellung von Graphen auf einem hohen Niveau. Die erstellten Charts können mit nur wenig Aufwand so konfiguriert werden, dass sie sich ohne Weiteres publizieren lassen. matplotlib wird innerhalb von Python Skripten aufgerufen, aber auch innerhalb der Jupyter Notebooks oder auch auf Web Application Servern lässt sich die Bibliothek hinzuziehen. „Was ist matplotlib?“ weiterlesen
Daten visualisieren: Python Chart Galerie
Die Programmiersprache unserer Wahl ist derzeit Python, denn die Sprache zeigt sich als sehr fruchtbar, wenn es um Machine Learning geht. Da liegt es nahe, auch die Visualisierung der verarbeiteten Daten in Python vorzunehmen.
Auf der Seite Python Chart Galerie findet man eine Sammlung von Darstellungsmöglichkeiten inklusive Code-Beispielen, die sehr ansprechende Lösungen zeigen. Die für die Visualisierung verwendeten Bibliotheken sind Seaborn und matPlotLib.
So stellt die genannte Seite einen tollen Ort zum Nachschlagen der Charting-Möglichkeiten dar. Aufgrund der mitgelieferten Code-Beispiele kommt man schnell zum Ziel, wenn es um das Darstellen der vorhandenen Daten geht.