Quellen
Grundlagen
- Bowles
-
Michael Bowles: Machine learning in Python: essential techniques for predictive analysis. Wiley 2015.
Bibliothek: https://opac.haw-landshut.de/search?bvnr=BV043397686 | pdf: https://bibaccess.fh-landshut.de:3159/doi/book/10.1002/9781119183600
- anaconda
-
Vor der Installation lesen: https://blog.datarobot.com/getting-up-and-running-with-python Installation der IDE (Anaconda)
Download: https://www.anaconda.com/download/
Anaconda bietet Jupyter Notebooks und JupyterLab an
- kaggle
-
Für den Kurs ist ein persönlicher Kaggle-Account erforderlich: Hochschuladresse oder eigens dafür eingerichtete Privatadresse?
Kaggle arbeitet mit Jupyter Notebooks
Python lernen
- python-whirlwind
-
A Whirlwind Tour of Python by Jake VanderPlas (O’Reilly). Copyright 2016 O’Reilly Media, Inc., 978-1-491-96465-1
- als pdf https://jakevdp.github.io/WhirlwindTourOfPython/ > "The content is also available [...] from O'Reilly site as a free e-book or free pdf": http://www.oreilly.com/programming/free/files/a-whirlwind-tour-of-python.pdf
- Code bei github: https://github.com/jakevdp/WhirlwindTourOfPython
JB: hervorragend und sehr didaktisch gemacht, in pdf mein Favorit: Empfehlung!
- python-learnxinyminutes
-
Learn X in Y minutes, where X=python3
JB: Kommentierter Python-Code, kurz und knapp.
- python-java
-
Python Primer for Java Developers
JB: gut für schnelles Umsteige-Lernen
- python-datacamp
-
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science
4 hours | 11 Videos | 57 Exercises | (mit Anmeldung)JB: 4h = ein Nachmittag: Warum nicht mal machen?
- python-codeacademy
-
https://www.codecademy.com/learn/learn-python
Von Kaggle empfohlen, von uns aber abgewertet wegen zu strikter Lernpfad-Vorgabe
- Glossare
- machine-learning-tutorial-python-introduction
-
https://pythonprogramming.net/machine-learning-tutorial-python-introduction/
- 66 Abschnitte
- Tabelle TRT auf Moodle
- data-analysis-python-pandas-tutorial-introduction
-
https://pythonprogramming.net/data-analysis-python-pandas-tutorial-introduction/
- 16 * 15 min pro Abschnitt
- w3resources
-
https://www.w3resource.com/python-exercises/numpy/index.php
https://www.w3resource.com/python-exercises/pandas/index.php
zum Nachschlagen
- analyticsvidhya-machine-learning-glossary
-
https://www.analyticsvidhya.com/glossary-of-common-statistics-and-machine-learning-terms/
- google-machine-learning-glossary
-
Google Machine Learning Glossary
- python-data-science-handbook
-
Jake VanderPlas: Python Data Science Handbook
- https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
- the content is available on GitHub in the form of Jupyter notebooks: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
DE aus der Bibliothek: Data Science mit Python: Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn.
- Kelleher2015
-
Kelleher, John D. et al: Fundamentals of machine learning for predictive data analytics. algorithms, worked examples, and case studies. MIT Press 2015
Machine Learning Tutorials
- google-ml-crashcourse
-
Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs. Google's fast-paced, practical introduction to machine learning.
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
Von TRT im Detail untersucht, konkordanz liegt vor
/misc
- Edison Curriculum Data Science:
-
http://edison-project.eu/data-science-model-curriculum-mc-ds