Produktbild: Python für KI- und Daten-Projekte

Python für KI- und Daten-Projekte KI einsetzen, Daten analysieren, Routineaufgaben automatisieren – Python für Nichtinformatiker!

29,90 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.03.2026

Verlag

Rheinwerk Verlag

Seitenzahl

315

Maße (L/B/H)

22,5/17/2,1 cm

Gewicht

604 g

Farbe

Marine / Champagner

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-367-11151-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.03.2026

Verlag

Rheinwerk Verlag

Seitenzahl

315

Maße (L/B/H)

22,5/17/2,1 cm

Gewicht

604 g

Farbe

Marine / Champagner

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-367-11151-0

Herstelleradresse

Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
53227 Bonn
DE

Email: service@rheinwerk-verlag.de

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  • Produktbild: Python für KI- und Daten-Projekte


  •   Materialien zum Buch ... 11

      1.  Einführung ... 13



           1.1 ... Future Skill: Programmieren ... 13

           1.2 ... Python ... 15

           1.3 ... Künstliche Intelligenz ... 15

           1.4 ... Machine Learning ... 17

           1.5 ... Programmieren mit Hilfe von KI ... 18

           1.6 ... Prompt Engineering ... 20



      2.  Loslegen mit Python ... 23



           2.1 ... Installation von Python unter Windows ... 23

           2.2 ... Installation von Python unter macOS und Linux ... 24

           2.3 ... Python im interaktiven Modus verwenden ... 25

           2.4 ... Python-Skripte ... 26

           2.5 ... Visual Studio Code und IDEs ... 26

           2.6 ... Jupyter Notebooks ... 27



      3.  Grundlagen der Sprache Python ... 33



           3.1 ... Variablen und Datentypen ... 34

           3.2 ... Kommentare ... 35

           3.3 ... Funktionen ... 36

           3.4 ... Überprüfungen mit »if«, »elif« und »else« ... 37

           3.5 ... Vergleichsoperatoren ... 38

           3.6 ... Zahlen ... 39

           3.7 ... Die »while«-Schleife ... 40

           3.8 ... Die »for«-Schleife ... 41

           3.9 ... Mehr zu »print« ... 42

           3.10 ... Listen, Mengen, Tupel und Dictionarys ... 43

           3.11 ... »for«-Schleife für Listen und Co. ... 45

           3.12 ... Beispielprogramm: Wörter zählen ... 47

           3.13 ... Eigene Funktionen schreiben ... 50

           3.14 ... Pythonischer Code ... 54

           3.15 ... Module importieren und Pakete installieren mit »pip« ... 59

           3.16 ... »venv« -- virtuelle Umgebungen ... 61



      4.  Mit Dateien arbeiten ... 63



           4.1 ... Textdateien lesen und schreiben ... 64

           4.2 ... CSV-Dateien ... 67

           4.3 ... Dateien verwalten ... 70

           4.4 ... Beispiel: Textanalyse ... 73

           4.5 ... Excel-Dateien ... 75

           4.6 ... Bilddateien ... 78

           4.7 ... JSON-Dateien ... 81

           4.8 ... XML-Dateien ... 84

           4.9 ... Konfigurationsdateien ... 86



      5.  Datenanalysen ... 89



           5.1 ... NumPy ... 90

           5.2 ... Pandas ... 92

           5.3 ... Daten aus Dateien in Pandas-DataFrames laden ... 96

           5.4 ... Data-Cleaning mit Pandas ... 99

           5.5 ... Berechnungen und Analysen mit Pandas ... 110

           5.6 ... Daten aus mehreren Quellen zusammenführen ... 116



      6.  Visualisierungen mit Matplotlib ... 127



           6.1 ... Diagramme erstellen ... 128

           6.2 ... Gestaltungsmöglichkeiten ... 129

           6.3 ... Subplots -- mehrere Diagramme in einer Abbildung ... 131

           6.4 ... Liniendiagramme, Balkendiagramme und mehr ... 133

           6.5 ... Diagramme aus DataFrames erzeugen ... 136

           6.6 ... Interaktive Diagramme ... 140

           6.7 ... Zoomen und Scrollen ... 140



      7.  Machine Learning und künstliche Intelligenz ... 147



           7.1 ... Zahlen vorhersagen mittels linearer Regression ... 149

           7.2 ... Lineare Regression mit mehreren Einflussfaktoren ... 151

           7.3 ... Klassifikation mittels logistischer Regression ... 155

           7.4 ... Entscheidungsbäume und Random Forests ... 158

           7.5 ... KNN: k-Nearest Neighbors ... 161

           7.6 ... Support Vector Machines (SVM) ... 165

           7.7 ... Trainings- und Testdaten und Modellbewertung ... 170

           7.8 ... Clustering (Unsupervised Learning) ... 177



      8.  KI in Aktion: Text- und Bildanalysen ... 181



           8.1 ... KI für Texte und Sprache (NLP) ... 181

           8.2 ... Textanalysen und Word-Clouds ... 182

           8.3 ... Text-Vorverarbeitung (Preprocessing) ... 184

           8.4 ... Sentiment-Analysen ... 189

           8.5 ... Dinge in Texten erkennen: Named-Entity Recognition (NER) ... 195

           8.6 ... Transfer Learning ... 199

           8.7 ... KI für Bilder ... 202

           8.8 ... Vorverarbeitung von Bildern: Graustufen-Konvertierung etc. ... 203

           8.9 ... Kanten und Konturen in Bildern erkennen ... 206

           8.10 ... Klassische Methoden des maschinellen Lernens für Bilder ... 211

           8.11 ... Bildklassifikation mit Deep Learning ... 217



      9.  APIs verwenden ... 221



           9.1 ... API-Abfragen mit »requests« ... 223

           9.2 ... API-Zugriffe mit speziellen SDKs ... 228

           9.3 ... Visualisieren und Analysieren von API-Daten ... 229

           9.4 ... ChatGPT-API ... 236



    10.  Python im Web einsetzen ... 243



           10.1 ... Die Sprache HTML ... 244

           10.2 ... Flask -- ein Python-Webserver ... 246

           10.3 ... Interaktive Webtools mit Streamlit ... 249

           10.4 ... Webseiten-Inhalte mit Beautiful Soup auslesen ... 251

           10.5 ... Den Browser fernsteuern mit Selenium ... 255

           10.6 ... E-Mails und Messenger-Nachrichten verschicken ... 259



    11.  Datenbanken ... 263



           11.1 ... Die Sprache SQL und die SQLite-Konsole ... 265

           11.2 ... Tabellen erstellen mit CREATE TABLE ... 266

           11.3 ... Abfragen, Einfügen, Ändern und Löschen mit SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE ... 268

           11.4 ... Zugriff auf eine SQLite-Datenbank mit Python ... 271

           11.5 ... Pandas-DataFrames aus Datenbanken auslesen und schreiben ... 273



    12.  Routineaufgaben automatisieren ... 277



           12.1 ... Daten per API abrufen und in einer Datenbank speichern ... 277

           12.2 ... Diagramme aus Datenbankdaten erstellen und als Bilddateien abspeichern ... 281

           12.3 ... Eine E-Mail schicken, wenn es etwas Neues gibt ... 283

           12.4 ... Screenshots von Webseiten per Messenger verschicken ... 287

           12.5 ... Bilddateien verkleinern, Ort der Aufnahme herausfinden und aufräumen ... 290

           12.6 ... PDF-Dateien auseinandernehmen, zusammenführen und zusammenfassen ... 293

           12.7 ... Text auf Visitenkarten-Bildern mit OCR erkennen und im Handy-Adressbuch speichern ... 295

           12.8 ... Rechnungen, Serienbriefe und andere Dokumente erzeugen ... 298

           12.9 ... Python-Skripte zeitgesteuert ausführen ... 302

           12.10 ... Fehlerbehandlung und Logging in Automationen ... 305



      Index ... 309