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data science scratch first von grus joel (14 Ergebnisse)
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Data Science from Scratch: First Principles with Python
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media (edition 1), 2015
ISBN 10: 149190142X ISBN 13: 9781491901427
Paperback. Zustand: Fair. 1. The item might be beaten up but readable. May contain markings or highlighting, as well as stains, bent corners, or any other major defect, but the text is not obscured in any way.
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Data Science from Scratch: First Principles with Python
Anbieter: Wonder Book, Frederick, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Very Good. Very Good condition. A copy that may have a few cosmetic defects. May also contain light spine creasing or a few markings such as an owner's name, short gifter's inscription or light stamp.
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Data Science from Scratch : First Principles with Python
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media, Incorporated, 2015
ISBN 10: 149190142X ISBN 13: 9781491901427
Anbieter: Better World Books, Mishawaka, IN, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Very Good. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Data Science from Scratch : First Principles with Python
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media, Incorporated, 2015
ISBN 10: 149190142X ISBN 13: 9781491901427
Anbieter: Better World Books, Mishawaka, IN, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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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Data Science from Scratch : First Principles with Python
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media, Incorporated, 2015
ISBN 10: 149190142X ISBN 13: 9781491901427
Anbieter: Better World Books: West, Reno, NV, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Very Good. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Data Science from Scratch: First Principles with Python
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: Very Good.
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
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Data Science from Scratch: First Principles with Python
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. pp. 406.
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Data Science from Scratch: First Principles with Python
Anbieter: Mooney's bookstore, Den Helder, Niederlande
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: Very good.
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Data Science from Scratch: First Principles With Python
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 67,23
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 384 pages. 9.25x7.00x1.00 inches. In Stock.
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Zustand: New. With this updated second edition, you ll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them from scratch.Über den AutorrnrnJoel Grus is a research engineer at the Allen Institute f.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Data Science from Scratch | First Principles with Python | Joel Grus | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | O'Reilly Media | EAN 9781492041139 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Data Science from Scratch : First Principles with Python
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - To really learn data science, you should not only master the toolsdata science libraries, frameworks, modules, and toolkitsbut also understand the ideas and principles underlying them. Updated for Python 3.6, this second edition of Data Science from Scratch shows you how these tools and algorithms work by implementing them from scratch.If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with the hacking skills you need to get started as a data scientist. Packed with new material on deep learning, statistics, and natural language processing, this updated book shows you how to find the gems in today's messy glut of data.- Get a crash course in Python- Learn the basics of linear algebra, statistics, and probabilityand how and when they're used in data science- Collect, explore, clean, munge, and manipulate data- Dive into the fundamentals of machine learning- Implement models such as k-nearest neighbors, Naïve Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering- Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases.
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 384 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | To really learn data science, you should not only master the tools—data science libraries, frameworks, modules, and toolkits—but also understand the ideas and principles underlying them. Updated for Python 3.6, this second edition of Data Science from Scratch shows you how these tools and algorithms work by implementing them from scratch.If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with the hacking skills you need to get started as a data scientist. Packed with new material on deep learning, statistics, and natural language processing, this updated book shows you how to find the gems in today's messy glut of data.- Get a crash course in Python- Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability—and how and when they're used in data science- Collect, explore, clean, munge, and manipulate data- Dive into the fundamentals of machine learning- Implement models such as k-nearest neighbors, Naïve Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering- Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases.
