Data science scratch von grus joel (28 Ergebnisse)
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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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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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Paperback. Zustand: Very Good. 2. 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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paperback. Zustand: Acceptable. Please see the condition note after this for details, if this is missing please consider Acceptable to mean poor quality that could include major staining, water damage, writing, missing dustjacket, etc etc. Our books are dispatched from a Yorkshire former cotton mill. We list via barcode/ISBN so…please note that the images are stock images and may not be the exact copy you receive, furthermore the details about edition and year might not be accurate as many publishers reuse the same ISBN for multiple editions and as we simply scan a barcode or enter an ISBN we do not check the validity of the edition data when listing. If you're looking for an exact edition please don't order (at least not without checking with us first, although we don't always have time to check). We aim to dispatch prompty, the service used will depend on order value and book size. We can ship to most countries, see our shipping policies. Payment is via Abe only.
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Paperback. Zustand: Brand New. 311 pages. 9.25x7.00x0.75 inches. In Stock.
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Paperback. Zustand: Very Good. Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but theyre also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. With this updated second edition, youll learn how many of the most fundamental data science tools and algor…ithms 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 hacking skills you need to get started as a data scientist. Todays messy glut of data holds answers to questions no ones even thought to ask. This book provides you with the know-how to dig those answers out. 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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Anbieter: medimops, Berlin, Deutschlandmedimops
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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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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. pp. 406.
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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 384 pages. 9.25x7.00x1.00 inches. In Stock.
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Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes KönigreichSpeedyhen
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Zustand: NEW.
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Zustand: New. 2019. 2nd New edition. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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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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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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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 algor…ithms 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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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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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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Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark
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EUR 34,49
EUR 105,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
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.
