

📈 Unlock the power of Python for data science — don’t get left behind!
The Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas is a highly-rated, O'Reilly-published guide that equips professionals and students with practical knowledge of key Python libraries like NumPy, SciPy, Pandas, and Matplotlib. Designed especially for those with statistical backgrounds but limited computer science experience, it bridges the gap between programming and data analysis with clear, accessible explanations and up-to-date resources.
| Best Sellers Rank | #217,954 in Books ( See Top 100 in Books ) #365 in Web Programming #417 in Databases & Big Data #570 in Computer Programming Languages |
| Customer Reviews | 4.5 out of 5 stars 568 Reviews |
P**R
Perfekt für Statistiker mit wenig Computer Science-Background
Ich erkläre zunächst meinen eigenen Background und darauf aufbauend, was ich an anderen Python-Büchern/Tutorials vermisst habe: Ich bin promovierter Statistiker mit langjähriger Erfahrung in R und arbeite seit etwas mehr als 2 Jahren mit Linux. Shell-Skills (bash) sind zwar vorhanden, aber definitiv noch ausbaufähig. Ich stehe am Anfang einer Data Science-Karriere in der Industrie. Da Data Science nach meinem Verständnis aus Computer Science + Statistik + epsilon besteht und da ich einen starken Mathematik/Statistik-Background habe, möchte ich meine Programmier-Skills verbessern. Dazu gehört das Erlernen weiterer Programmiersprachen wie Python und C++. Mein Ziel: Lerne Datenanalyse in Python. Insbesondere NumPy, SciPy, Pandas und Matplotlib. Dies ist nicht mein erstes Python-Buch. Was mir an anderen Büchern/Onlinetutorien aufgefallen ist, dass diese oft auf Computer Scientists (Informatiker) zugeschnitten sind. Es war regelmäßig frustrierend, wenn kleine Details nicht erklärt wurden, die für Informatiker selbstverständlich sind. Das Buch "Python Data Science Handbook" ist anders. Es erklärt vieles, was für einen Nicht-Informatiker nicht selbstverständlich ist. Insbesondere ist das erste Kapitel wertvoll für einen Statistiker wie mich. Es erklärt detailliert, wie man mit ipython in einer Shell arbeitet. Fazit: Für Informatiker, die tiefes Verständnis für Python aufbauen wollen, sind andere Bücher empfehlenswert. Wenn man dagegen Grundkenntnisse in Python mitbringt und hauptsächlich an der Datenanalyse in Python interessiert ist, kann ich dieses Buch herzlichst empfehlen.
G**E
Very useful
This book contains introductions, tips and overview of the five more common Python packages for data science. It is clear, concise and quite fun to read. Only one down side, which is quite minor: some graphics needs colour. This is not a big deal because you can check the online version which available for free.
A**R
disappointed
I really hoped that this would be better. There are a few errors that take a while to work out. Some of the key concepts are completely skipped over. Constantly find myself losing interest in the topics, which could flow a lot better. I had hoped for something like Hadleys book R for Data science, but this is far from it. Wouldn't bother buying.
G**M
Awesome
Has a lot of information to absorb. Read the whole thing to become a star in Python!!
A**I
Importante, principalmente para pesquisas futuras.
Atendeu às minhas expectativas atuais e será útil em trabalhos futuros.
Trustpilot
2 weeks ago
1 week ago