Programmieren mit Python

Ich empfand Python immer als schwierige Programmiersprache, auch wenn sie auf den ersten Blick vielleicht einfacher wirkt, zumindest dann wenn man schon andere Programmiersprachen kann im Ansatz. Python macht eben vieles anders, verkürzt vieles und verzichtet auf vieles zum Nutzen der Lesbarkeit bzw. der Einfachheit. Zur besseren Lesbarkeit soll auch der Verzicht auf geschweifte Klammern zur Bildung von Code-Blöcken dienen, das aber nur als Beispiel. Python ist geeignet für kleinere bis mittlere Programme, so zumindest nun mein Bild von dieser Programmiersprache. Solltet ihr also ein Projekt in der Größenordnung realisieren wollen kann ich euch Python sehr empfehlen, denn mit Python kommt bei bei der richtigen Größe an Programm schneller und unkomplizierter zum Ziel, wenn man es denn kann und dabei helfen diese Bücher, die auch für mich als Anfänger in dieser Sprache leicht verständlich war und ich habe es geschafft ohne weitere Kenntnis kleinere Programme zu programmieren, aber im Moment wirklich nur ganz kleine.

Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science: Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine- Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning- Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen.

Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science (Taschenbuch)


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Hitchhiker’s Guide für Python: Best Practices für Programmierer: Sind Sie bereit, ein echter Pythonista zu werden? Dann wird dieses Buch Ihr treuer Begleiter. Es bietet geballtes Insider- Know-how zu Best Practices und den bevorzugten Werk- zeugen der Python-Community. Sie werden Ihre Python- Kenntnisse entscheidend verbessern – ob Sie einfach nur neugierig sind, als Normalsterblicher zu Open-Source- Projekten beitragen oder ein Unternehmen rund um Python aufbauen möchten. Dieses Buch wurde im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts von über einhundert Mitgliedern der Python-Community geschrieben. In Teil 1 geht es um das Einrichten der Python- Umgebung (Interpreter, Python-Installation, Texteditor, IDE). Dann tauchen Sie in Beispiel-Code ein, der den Python-Stil mustergültig umsetzt. Teil 3 macht Sie mit Bibliotheken vertraut, die von der Python-Community bevorzugt genutzt werden.

Hitchhiker’s Guide für Python: Best Practices für Programmierer (Taschenbuch)


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Neuronale Netze selbst programmieren: Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren.

Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python (Taschenbuch)


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Mediennerd
Medienproduzent/Blogger, Katzenliebhaber und 1. FC Köln Fan im hohen Norden. Mit meiner Berufs- und Lebenserfahrung teste und vermarkte ich seit 2009 Produkte aller Art. Sie erhalten immer ein ehrliches Feedback.