Python Tools for Data Scientists Pocket Primer: Pocket Primer
Autor Oswald Campesatoen Limba Engleză Paperback – 7 dec 2022
Din seria Pocket Primer
- 20%
Preț: 260.92 lei - 20%
Preț: 238.63 lei - 20%
Preț: 191.06 lei - 20%
Preț: 211.44 lei - 20%
Preț: 155.24 lei - 20%
Preț: 172.69 lei - 20%
Preț: 211.23 lei - 20%
Preț: 161.97 lei - 20%
Preț: 239.96 lei - 20%
Preț: 334.23 lei - 20%
Preț: 189.16 lei - 20%
Preț: 209.73 lei - 20%
Preț: 227.44 lei - 20%
Preț: 226.37 lei - 20%
Preț: 186.92 lei - 20%
Preț: 164.79 lei - 20%
Preț: 212.88 lei - 20%
Preț: 169.10 lei - 20%
Preț: 171.00 lei - 20%
Preț: 187.68 lei - 20%
Preț: 189.16 lei - 20%
Preț: 220.04 lei - 20%
Preț: 228.59 lei - 20%
Preț: 226.37 lei - 20%
Preț: 124.03 lei - 20%
Preț: 139.38 lei - 20%
Preț: 134.79 lei - 20%
Preț: 131.26 lei - 20%
Preț: 162.38 lei - 20%
Preț: 160.76 lei - 20%
Preț: 160.48 lei - 20%
Preț: 134.79 lei - 20%
Preț: 159.05 lei - 20%
Preț: 150.74 lei - 20%
Preț: 127.57 lei - 20%
Preț: 129.32 lei - 20%
Preț: 153.34 lei
Preț: 230.79 lei
Preț vechi: 288.49 lei
-20%
Puncte Express: 346
Carte disponibilă
Livrare economică 26 septembrie-10 octombrie
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: 9781683928232
ISBN-10: 1683928237
Pagini: 322
Dimensiuni: 152 x 229 x 18 mm
Greutate: 0.47 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: Mercury Learning and Information
Colecția Pocket Primer
Seria Pocket Primer
ISBN-10: 1683928237
Pagini: 322
Dimensiuni: 152 x 229 x 18 mm
Greutate: 0.47 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: Mercury Learning and Information
Colecția Pocket Primer
Seria Pocket Primer
Notă biografică
Oswald Campesato specializes in Deep Learning, Python, Data Science, and generative AI. He is the author/co-author of over forty-five books including Google Gemini for Python, Large Language Models, and GPT-4 for Developers (all Mercury Learning).
Cuprins
1: Introduction to Python
2: Introduction to NumPy
3: Introduction to Pandas
4: Working with Sklearn and SciPy
5: Data Cleaning Tasks
6: Data Visualization
Appendices:
A: Working with Data
B: Working with awk
Index
2: Introduction to NumPy
3: Introduction to Pandas
4: Working with Sklearn and SciPy
5: Data Cleaning Tasks
6: Data Visualization
Appendices:
A: Working with Data
B: Working with awk
Index