Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen

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.DOTNETNUKE	DNN	Der Cookie wird bei der Anmeldung erzeugt.	Session
ASP.NET_SessionId	ASP.NET	Identifiziert die Session von ASP.NET.	Session
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dnn_IsMobile	DNN	Der Cookie speichert, ob der Anwender ein mobiles Gerät verwendet.	Session
languague	DNN	Der Cookie speichert die aktuell eingestellte Sprache.	Session
LastPageId	DNN	Der Cookie speichert die ID (TabID) des letzten besuchten Reiters.	Session
__RequestVerificationToken	DNN	Der Cookie bietet Schutz vor Cross-Site-Attacken.	Session
SplashPageView	DNN	Der Cookie steuert die einmalige Anzeige der Begrüßungsseite.	Session
RepeaterCategories, RepeaterGroup	DNNGo	Cookies des DNN-Moduls xPlugin für Layout-Einstellungen.	Session

Optionale Cookies

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
GOOGLE_ANALYTICS_INFO	OCLC	Der Cookie wird gesetzt, wenn der Anwender der Verwendung des Tracking Tools Google Analytics zugestimmt hat.	1 Jahr
_ga, _ga_<container-id>	Google Analytics	Der Cookie _ga speichert die Google Analytics-Client-ID zur Unterscheidung von Nutzern, _ga_<container-id> dient der Persistierung des Sitzungsstatus (vorausgesetzt der Anwender hat dem Tool zugestimmt, siehe Cookie GOOGLE_ANALYTICS_INFO).	2 Jahre
_Module_359_Survey_0_, AppearanceSecurityOptions, CSVExportOptions	DNN	Die Cookies werden vom optionalen 3rd Party DNN-Modul Survey verwendet.	bis 31.12.9999, 20 Minuten, 20 Minuten

Cookies im Administrationsbereich

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
Liste aller Einstellungs-Cookies von OPEN:	OCLC	Die Cookies steuern den aufgeklappt/zugeklappt - Status bei den einzelnen Bereichen innerhalb der Einstellungen sowie die Sichtbarkeit der Header.	Session
StayInEditMode	DNN	Der Cookie steuert, ob sich die Oberfläche im Bearbeitungsmodus befindet.	Session
cem_pending, CEM_CallbackData, CEM_ExistingModule, CEM_NewModuleId	DNN	Diese Cookies werden beim Hinzufügen bzw. Klonen von Modulen im Bearbeitungsmodus verwendet.	Session

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Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen

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Jahr: 2020

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Jahr: 2020

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Kaum eine andere Programmiersprache eignet sich besser für die Auswertung und Darstellung von Daten wie Python samt seinen diversen Bibliotheken. Viele Vorgänge werden damit signifikant vereinfacht. Dieser ausführliche Grundlagenkurs bringt Ihnen alle Schritte zur Auswertung und Analyse von Daten sowie deren Manipulation, Transformation und ihrer sinnvollen Aufbereitung nahe. Neben dem allgemeinen Verständnis für Data Science und Big Data lernen Sie Tools und Bibliotheken wie Anaconda, das Jupyter Notebook oder Numpy und Pandas kennen und anwenden.

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Autor/Künstler: Suche nach diesem Verfasser Steyer, Ralph; Pierson, Lillian; P.E., P.E.

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