Python Data Science Handbook 2nd Edition ―Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, data analysis using scikit-learn, machine learning
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Python Data Science Handbook 2nd Edition ―Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, data analysis using scikit-learn, machine learning
A must-have practical reference for mastering Python data science tools.
Python Data Science Handbook 2nd Edition ―Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, data analysis using scikit-learn, machine learning
Numéro d'article: 87953333

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Ce qui se démarque

Comprehensive Coverage
Covers essential tools like Jupyter, NumPy, and pandas, providing a thorough grounding in data science methods and applications for both beginners and experienced practitioners.
Hands-On Approach
Offers practical examples and exercises, allowing readers to apply concepts in real-time, enhancing learning and reinforcing data analysis skills effectively.
Updated Content
Second edition features updated libraries and techniques ensuring users stay relevant in the fast-evolving field of data science and machine learning.

Détails du produit

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Publisher u30aau30e9u30a4u30eau30fcu30fbu30b8u30e3u30d1u30f3
Publication date February 17, 2024
Language Japanese
Print length 576 pages
ISBN-10 4814400632
ISBN-13 978-4814400638
Item Weight 1 g
Dimensions 9.45 x 7.48 x 1.38 inches (24 x 19 x 3.5 cm)

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Data Science Beginners

    Ideal for those new to data science, offering comprehensive introductions to essential libraries and concepts.

  • Experienced Programmers

    Select programming professionals will appreciate advanced techniques for applying Python in data analysis and machine learning.

  • Academic Researchers

    Researchers seeking a practical guide for implementing data analysis tools and methodologies in their studies will benefit.

Not Suitable For
  • Absolute Beginners

    Individuals with no programming background may find the concepts and technical language challenging and difficult to comprehend.

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Jake VanderPlas Programming Editorial Review

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Caractéristiques et avantages

  • Comprehensive guide covering essential Python data science tools.
  • Covers Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib, and scikit-learn.
  • Includes tips and convenient commands for efficient data analysis.
  • Ideal for handling data manipulation, visualization, and machine learning.
  • Great for beginners and experienced data scientists alike.
  • Always keep this invaluable resource at hand for your data projects.

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