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Data Science Essentials in Python : Collect - Organize - Explore - Predict - Value
Sprache: Englisch
Verlag: Pragmatic Programmers, LLC, The, 2016
ISBN 10: 1680501844 ISBN 13: 9781680501841
Anbieter: Better World Books, Mishawaka, IN, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Data Science Essentials in Python: Collect - Organize - Explore - Predict - Value
Anbieter: ThriftBooks-Phoenix, Phoenix, AZ, USA
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Data Science Essentials in Python: Collect - Organize - Explore - Predict - Value
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
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Data Science Essentials in Python: Collect - Organize - Explore - Predict - Value
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist.Über den AutorrnrnDmitry Zinoviev has an MS in Physics from Moscow S.
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Data Science Essentials in Python : Collect - Organize - Explore - Predict - Value
Sprache: Englisch
Verlag: Pragmatic Programmers Sep 2016, 2016
ISBN 10: 1680501844 ISBN 13: 9781680501841
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist. Understand text mining, machine learning, and network analysis; process numeric data with the NumPy and Pandas modules; describe and analyze data using statistical and network-theoretical methods; and see actual examples of data analysis at work.
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In den WarenkorbZustand: Gut. Zustand: Gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist. Understand text mining, machine learning, and network analysis; process numeric data with the NumPy and Pandas modules; describe and analyze data using statistical and network-theoretical methods; and see actual examples of data analysis at work.
