Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python
Seiten
2024
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-133457-8 (ISBN)
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-133457-8 (ISBN)
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This guide offers a comprehensive understanding of experimental data analysis in the natural sciences while ensuring sustainable processing routines from a programmer's perspective. It applies a concise problem-solution-discussion format, supported by Python code snippets, catering to practitioners.
Matthias Hofmann holds a Ph.D. in Physical Chemistry from the University of Regensburg. Currently, he is working in the chemical industry where his focus is on streamlining data processing routines and ensuring the accessibility of experimental data.
Erscheint lt. Verlag | 7.10.2024 |
---|---|
Reihe/Serie | De Gruyter Textbook |
Zusatzinfo | 85 col. ill. |
Verlagsort | Berlin/Boston |
Sprache | englisch |
Maße | 170 x 240 mm |
Themenwelt | Naturwissenschaften ► Chemie |
Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie | |
Technik ► Maschinenbau | |
Schlagworte | Auswertung Experimente • Data Analysis • Datenanalyse • Experiments evaluation • Modeling experiments • Modellierung Experimente • Programmiersprache Python • Programming language Python • scientific experiments • wissenschaftliche Experimente |
ISBN-10 | 3-11-133457-0 / 3111334570 |
ISBN-13 | 978-3-11-133457-8 / 9783111334578 |
Zustand | Neuware |
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