Python Tools for Data Scientists Pocket Primer: Pocket Primer
Autor Oswald Campesatoen Limba Engleză Paperback – 7 dec 2022
Din seria Pocket Primer
- 20%
Preț: 226.80 lei - 20%
Preț: 229.25 lei - 20%
Preț: 213.56 lei - 20%
Preț: 203.00 lei - 20%
Preț: 150.04 lei - 20%
Preț: 172.69 lei - 20%
Preț: 204.62 lei - 20%
Preț: 157.05 lei - 20%
Preț: 232.41 lei - 20%
Preț: 283.57 lei - 20%
Preț: 181.17 lei - 20%
Preț: 197.65 lei - 20%
Preț: 222.63 lei - 20%
Preț: 221.59 lei - 20%
Preț: 183.90 lei - 20%
Preț: 161.65 lei - 20%
Preț: 206.22 lei - 20%
Preț: 164.24 lei - 20%
Preț: 166.24 lei - 20%
Preț: 181.66 lei - 20%
Preț: 208.54 lei - 20%
Preț: 189.78 lei - 20%
Preț: 221.41 lei - 20%
Preț: 219.26 lei - 20%
Preț: 122.37 lei - 20%
Preț: 132.88 lei - 20%
Preț: 130.47 lei - 20%
Preț: 128.53 lei - 20%
Preț: 157.16 lei - 20%
Preț: 157.30 lei - 20%
Preț: 156.05 lei - 20%
Preț: 131.89 lei - 20%
Preț: 159.05 lei - 20%
Preț: 147.65 lei - 20%
Preț: 123.55 lei - 20%
Preț: 126.11 lei
Preț: 223.53 lei
Preț vechi: 279.42 lei
-20%
Puncte Express: 335
Carte disponibilă
Livrare economică 07-21 iulie
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
Campesato Oswald : Oswald Campesato (San Francisco, CA) is an adjunct instructor at UC-Santa Clara and specializes in Deep Learning, Java, Android, TensorFlow, and NLP. He is the author/co-author of over twenty-five books including TensorFlow 2 Pocket Primer, Python 3 for Machine Learning, and the NLP Using R Pocket Primer (all Mercury Learning and Information).
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