Dealing With Data Pocket Primer: Pocket Primer
Autor Oswald Campesatoen Limba Engleză Paperback – 26 mai 2022
Din seria Pocket Primer
- 20%
Preț: 267.89 lei - 20%
Preț: 243.42 lei - 20%
Preț: 197.51 lei - 20%
Preț: 215.74 lei - 20%
Preț: 183.78 lei - 20%
Preț: 217.45 lei - 20%
Preț: 167.14 lei - 20%
Preț: 247.99 lei - 20%
Preț: 298.30 lei - 20%
Preț: 192.78 lei - 20%
Preț: 210.03 lei - 20%
Preț: 234.14 lei - 20%
Preț: 237.60 lei - 20%
Preț: 193.61 lei - 20%
Preț: 169.99 lei - 20%
Preț: 192.32 lei - 20%
Preț: 174.76 lei - 20%
Preț: 176.89 lei - 20%
Preț: 193.32 lei - 20%
Preț: 194.79 lei - 20%
Preț: 226.40 lei - 20%
Preț: 235.33 lei - 20%
Preț: 233.03 lei - 20%
Preț: 128.68 lei - 20%
Preț: 141.40 lei - 20%
Preț: 138.85 lei - 20%
Preț: 135.15 lei - 20%
Preț: 167.24 lei - 20%
Preț: 165.59 lei - 20%
Preț: 166.07 lei - 20%
Preț: 138.85 lei - 20%
Preț: 167.24 lei - 20%
Preț: 155.11 lei - 20%
Preț: 131.35 lei - 20%
Preț: 132.60 lei - 20%
Preț: 155.98 lei - 20%
Preț: 225.29 lei
Preț: 233.03 lei
Preț vechi: 291.29 lei
-20%
Puncte Express: 350
Carte disponibilă
Livrare economică 29 octombrie-12 noiembrie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781683928201
ISBN-10: 1683928202
Pagini: 246
Dimensiuni: 152 x 229 x 14 mm
Greutate: 0.36 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: Mercury Learning and Information
Colecția Pocket Primer
Seria Pocket Primer
ISBN-10: 1683928202
Pagini: 246
Dimensiuni: 152 x 229 x 14 mm
Greutate: 0.36 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: Mercury Learning and Information
Colecția Pocket Primer
Seria Pocket Primer
Notă biografică
Campesato Oswald :
Oswald Campesato (San Francisco, CA) is an adjunct instructor at UC-Santa Cruz and specializes in Deep Learning, NLP, Android, and Python. He is the author/co-author of over forty-five books including Data Science Fundamentals Pocket Primer, Python 3 for Machine Learning, and the Python Pocket Primer (Mercury Learning and Information).