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Das interdisziplinäre Jahrbuch widmet sich der Erforschung der Bedingungen, Erscheinungsformen und kulturellen Reflexionen des Exils. Programmatisch ist eine Perspektive auf die Besonderheiten der Zwangsmigration, ihrer Erfahrungsdimensionen und kulturellen Artikulationen. Das Kernthema Flucht und Exil infolge der nationalsozialistischen Diktatur wird mit der Erforschung anderer, auch gegenwärtiger Exile verbunden.

Exile writer. --- Exile. --- Germans. --- History 1933-1945. --- Scientist.

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Long description: Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts Biographical note: Jake VanderPlas ist seit Langem User und Entwickler von SciPy. Derzeit ist er als interdisziplinärer Forschungsdirektor an der Universität Washington tätig, führt eigene astronomische Forschungsarbeiten durch und berät dort ansässige Wissenschaftler, die in vielen verschiedenen Fachgebieten arbeiten.

Datenanalyse --- Big Data --- Algorithmen --- NumPy --- SciPy --- Pandas --- Data Scientist --- sentiment analyse --- Sentiment Analysis

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This is the inaugural volume of a new book series entitled The Road to Scientific Success: Inspiring Life Stories of Prominent Researchers. Authoritative scientists such as Nobel Prize laureates Douglas D Osheroff and Herbert A Hauptman and US National Medal of Science recipients Paul Ching-Wu Chu and Eli Ruckenstein describe their life experiences in relation to how success was attained, how their careers were developed, how their research was steered, how priorities were set, and how difficulties were faced. These keys to success serve as a useful guide for anyone who is looking for

Scientists --- Engineers --- Laboratory Personnel. --- Laboratory Assistants --- Laboratory Scientists --- Laboratory Technicians --- Assistant, Laboratory --- Assistants, Laboratory --- Laboratory Assistant --- Laboratory Scientist --- Laboratory Technician --- Personnel, Laboratory --- Scientist, Laboratory --- Scientists, Laboratory --- Technician, Laboratory --- Technicians, Laboratory

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Soil --- Geology --- soil genesis --- soil parent materials --- Erosion. --- Erosion --- Field scientist --- Quaternaire --- Geologie du quaternaire --- Geology, Stratigraphic --- Geology. --- Paleopedology. --- Soils.

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Geologists --- Volunteer workers in science. --- Retirement. --- Geology Scientist Emeritus Program (Geological Survey) --- Geological Survey (U.S.) --- Officials and employees, Retired.