Glossar

736 Begriffe aus IT, Netzwerk, Sicherheit und Programmierung: erst kurz erklärt, dann ausführlicher. Suche nach einem Wort oder wähle einen Buchstaben.

3 Treffer

SciPy Eine wissenschaftliche Python-Bibliothek, aufbauend auf NumPy — bietet fortgeschrittene Funktionen für Optimierung, Statistik, Signalverarbeitung und lineare Algebra.
Während NumPy die Grunddatenstruktur (Arrays) und Basisoperationen liefert, ergänzt SciPy speziellere wissenschaftliche Algorithmen (z. B. numerische Integration, Fourier-Transformationen), die man sonst selbst implementieren müsste. Wird häufig zusammen mit NumPy und Pandas im selben Data-Science-Projekt eingesetzt.
Verwandt: Data Science · NumPy · Pandas · R · Arrays
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Data Science Das Fachgebiet, aus (oft großen) Datenmengen mit statistischen und programmiertechnischen Methoden Erkenntnisse zu gewinnen — Schnittmenge aus Statistik, Programmierung und Fachwissen zur jeweiligen Domäne.
Ein typischer Data-Science-Workflow umfasst Datenbeschaffung, Bereinigung (oft der zeitaufwändigste Schritt), Analyse/Visualisierung und häufig den Bau von Vorhersagemodellen (Machine Learning). In Python dafür das Standard-Trio: Pandas (Daten), NumPy (Numerik), SciPy/scikit-learn (fortgeschrittene Verfahren).
Verwandt: KI · NumPy · Pandas · SciPy · R · Daten
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NumPy Die grundlegende Python-Bibliothek für numerisches Rechnen mit Arrays und Matrizen — Basis fast aller Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken in Python.
NumPy-Arrays sind deutlich schneller als normale Python-Listen für mathematische Operationen, weil sie intern in C implementiert sind und Vektor-/Matrix-Operationen ohne Python-Schleifen ausführen ("Vektorisierung"). Bibliotheken wie Pandas oder SciPy bauen direkt auf NumPy auf.
Verwandt: Data Science · Pandas · SciPy · R · Arrays
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SciPy Eine wissenschaftliche Python-Bibliothek, aufbauend auf NumPy — bietet fortgeschrittene Funktionen für Optimierung, Statistik, Signalverarbeitung und lineare Algebra.

Während NumPy die Grunddatenstruktur (Arrays) und Basisoperationen liefert, ergänzt SciPy speziellere wissenschaftliche Algorithmen (z. B. numerische Integration, Fourier-Transformationen), die man sonst selbst implementieren müsste. Wird häufig zusammen mit NumPy und Pandas im selben Data-Science-Projekt eingesetzt.

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Ein typischer Data-Science-Workflow umfasst Datenbeschaffung, Bereinigung (oft der zeitaufwändigste Schritt), Analyse/Visualisierung und häufig den Bau von Vorhersagemodellen (Machine Learning). In Python dafür das Standard-Trio: Pandas (Daten), NumPy (Numerik), SciPy/scikit-learn (fortgeschrittene Verfahren).

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NumPy Die grundlegende Python-Bibliothek für numerisches Rechnen mit Arrays und Matrizen — Basis fast aller Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken in Python.

NumPy-Arrays sind deutlich schneller als normale Python-Listen für mathematische Operationen, weil sie intern in C implementiert sind und Vektor-/Matrix-Operationen ohne Python-Schleifen ausführen ("Vektorisierung"). Bibliotheken wie Pandas oder SciPy bauen direkt auf NumPy auf.

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