Mccallum q (18 Ergebnisse)
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Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Paperback. Zustand: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Anbieter: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, USAThriftBooks-Atlanta
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Paperback. Zustand: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Anbieter: Better World Books: West, Reno, NV, USABetter World Books: West
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Zustand: Good. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Anbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USAWorld of Books (was SecondSale)
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Zustand: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes KönigreichPBShop.store UK
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USABooks From California
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paperback. Zustand: Fine.
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Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes KönigreichWorldofBooks
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Paperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Anbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes KönigreichAnybook.com
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EUR 21,94
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,550grams, ISBN:9781449321888.
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Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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EUR 33,73
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Zustand: New. R is a wonderful thing, indeed: in recent years this free, open-source product has become a popular toolkit for statistical analysis and programming. Two of R's limitations -- that it is single-threaded and memory-bound -- become especially troublesome in the current era of large-scale data analysis. Num Pages: 122… pages, Illustrations. BIC Classification: UMX. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 233 x 178 x 8. Weight in Grams: 244. . 2011. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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Zustand: New. 2012. 1st Edition. Paperback. Welcome to data science's dirty secret: real-world data is messy. Data scientists must spend a good deal of time playing software developer, writing code to clean up data before they can actually do anything constructive with it. This is a necessary evil, but we can still make the most… of it. Num Pages: 264 pages, Illustrations. BIC Classification: UNA. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 231 x 178 x 14. Weight in Grams: 442. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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EUR 56,48
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 245 pages. 9.25x6.75x0.75 inches. In Stock.
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. R is a wonderful thing, indeed: in recent years this free, open-source product has become a popular toolkit for statistical analysis and programming. Two of R s limitations -- that it is single-threaded and memory-bound -- become especially troublesome in .
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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EUR 31,37
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - It's tough to argue with R as a high-quality, cross-platform, open source statistical software productunless you're in the business of crunching Big Data. This concise book introduces you to several strategies for using R to analyze large datasets, including three chapters on using R and Hado…op together. You'll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, Segue, RHIPE, and Hadoop Streaming, including how to find them, how to use them, when they work well, and when they don't.With these packages, you can overcome R's single-threaded nature by spreading work across multiple CPUs, or offloading work to multiple machines to address R's memory barrier.\* Snow: works well in a traditional cluster environment\* Multicore: popular for multiprocessor and multicore computers\* Parallel: part of the upcoming R 2.14.0 release\* R+Hadoop: provides low-level access to a popular form of cluster computing\* RHIPE: uses Hadoop's power with R's language and interactive shell\* Segue: lets you use Elastic MapReduce as a backend for lapply-style operations.
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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EUR 48,99 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. Welcome to data science s dirty secret: real-world data is messy. Data scientists must spend a good deal of time playing software developer, writing code to clean up data before they can actually do anything constructive with it. This is a necessary evil, b.
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EUR 56,67
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - What is bad data Some people consider it a technical phenomenon, like missing values or malformed records, but bad data includes a lot more. In this handbook, data expert Q. Ethan McCallum has gathered 19 colleagues from every corner of the data arena to reveal how they've recovered from nast…y data problems.From cranky storage to poor representation to misguided policy, there are many paths to bad data. Bottom line Bad data is data that gets in the way. This book explains effective ways to get around it.Among the many topics covered, you'll discover how to: Test drive your data to see if it's ready for analysis Work spreadsheet data into a usable form Handle encoding problems that lurk in text data Develop a successful web-scraping effort Use NLP tools to reveal the real sentiment of online reviews Address cloud computing issues that can impact your analysis effort Avoid policies that create data analysis roadblocks Take a systematic approach to data quality analysis.
