Python for Data Science. A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big #1
Постоплата

Python for Data Science. A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big Data

Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
COMPUTER SCIENCE ACADEMY
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию

О книге

Печатная книга «Python for Data Science. A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big Data» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 178 страниц, она напечатана на
1 095 ₽ 3 384 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Информационные т...
Перейти
4.9
Чат
Заказы
22.4 K
О магазине

Описание

Python for Data Science. A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big DataПечатная книга «Python for Data Science. A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big Data» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 178 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трехслойный сейф-пакет.

Are you looking to master the fundamental concepts of Data Science?

Do you want to learn the Python programming language?

Do you want to develop a solid understanding of all the latest innovative technologies?
 
This is the book for you!
 
This book is essential to help you master the core concepts of Python programming and utilize your coding skills to analyze a large volume of data.
 
 
This programming language can be used for a variety of coding projects including machine learning algorithms, web applications, data mining and visualization, game development.
 
Some of the highlights of this book include:
 
• The five major stages of the TDSP lifecycle
• Installation instructions for Python
• Python coding concepts such as data types, classes, and objects variables, numbers, constructor functions, Booleans and much more.
• Learn the functioning of various data science libraries like Scikit-Learn, which has evolved as the gold standard for machine learning and data analysis.
• Deep dive into the Matplotlib library, which offers visualization tools and science computing modules supported by SciPy and learn how to create various graphs using Matplotlib and Pandas library. 
• Learn how machine learning allows analysis of large volumes of data and delivers faster and more accurate results.
• Overview of four different machine learning algorithms.
• Learn how companies are able to employ a predictive analytics model to gain an understanding of customer interactions with their products or services based on customer's feelings or emotions shared on the social media platforms. 
 
Every concept in this book is explained with examples and exercises so you can learn and test your learning at the same time.
 
Remember, knowledge is power!
Your Python programming skillset will improve drastically, and you will be poised to develop your very own machine learning model in no time.
 
So don't wait and click on that BUY NOW button!
Артикул
5193101140
Автор на обложке
COMPUTER SCIENCE ACADEMY
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
Язык издания
Английский
Количество страниц
178
Размеры, мм
152x229
Вес товара, г
292
ISBN
9781801255257
Возрастные ограничения
12+
Информация о технических характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях
Показать сначала: новые и полезные с высокой оценкой
А
Имя скрыто
18 мая 2024
Отзыв устарел
Полезная книга 
Вам помог этот отзыв?
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары

Как правильно задавать вопросы?

Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь

Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией

Как отвечать на вопросы?

Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.

Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.