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Artículo nº.:
87953333
Python Data Science Handbook 2nd Edition ―Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, data analysis using scikit-learn, machine learning
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Comprehensive Coverage
Covers essential tools like Jupyter, NumPy, and pandas, providing a thorough grounding in data science methods and applications for both beginners and experienced practitioners.
Hands-On Approach
Offers practical examples and exercises, allowing readers to apply concepts in real-time, enhancing learning and reinforcing data analysis skills effectively.
Updated Content
Second edition features updated libraries and techniques ensuring users stay relevant in the fast-evolving field of data science and machine learning.
Detalles del producto
| Publisher | u30aau30e9u30a4u30eau30fcu30fbu30b8u30e3u30d1u30f3 |
| Publication date | February 17, 2024 |
| Language | Japanese |
| Print length | 576 pages |
| ISBN-10 | 4814400632 |
| ISBN-13 | 978-4814400638 |
| Item Weight | 1 g |
| Dimensions | 9.45 x 7.48 x 1.38 inches (24 x 19 x 3.5 cm) |
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Ideal for those new to data science, offering comprehensive introductions to essential libraries and concepts.
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Select programming professionals will appreciate advanced techniques for applying Python in data analysis and machine learning.
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Researchers seeking a practical guide for implementing data analysis tools and methodologies in their studies will benefit.
-
Absolute Beginners
Individuals with no programming background may find the concepts and technical language challenging and difficult to comprehend.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Python Data Science Handbook 2nd Edition ―Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, data analysis using scikit-learn, machine learning
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Jake VanderPlas Programming Editorial Review
Python Data Science Handbook 2nd Edition is a comprehensive guide published on February 17, 2024, designed for those looking to delve into data analysis using tools like Jupyter, NumPy, pandas, and Matplotlib. This handbook spans 576 pages, offering extensive insights into scikit-learn for machine learning, making it an invaluable resource for practitioners and learners alike. Written in Japanese, it serves both novice and experienced data scientists aiming to enhance their skills in data manipulation and visualization. The book’s hands-on approach is frequently highlighted, making complex concepts accessible, which greatly aids in mastering data science techniques.
Reseñas y valoraciones de clientes
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Ventajas
- Comprehensive coverage of key data science tools
- Practical insights into machine learning applications
- Hands-on approach enhances learning experience
- Suitable for both beginners and advanced users
- Well-organized layout for easy navigation
Desventajas
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Características y beneficios
- Comprehensive guide covering essential Python data science tools.
- Covers Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, and scikit-learn.
- Includes tips and convenient commands for efficient data analysis.
- Ideal for handling data manipulation, visualization, and machine learning.
- Great for beginners and experienced data scientists alike.
- Always keep this invaluable resource at hand for your data projects.
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