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📘 Unlock the power of Python data science — don’t get left behind!
The Python Data Science Handbook by O'Reilly is a definitive guide covering essential Python libraries like IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-Learn. Tailored for both students and professionals, it offers practical solutions for data manipulation, visualization, and machine learning, making it a must-have reference for anyone serious about scientific computing and data analysis in Python.















| Best Sellers Rank | #242,348 in Books ( See Top 100 in Books ) #414 in Web Programming #470 in Databases & Big Data #639 in Computer Programming Languages |
| Customer Reviews | 4.5 out of 5 stars 565 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
1 month ago
2 months ago