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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data Brochura - 2016 - 1st Edição

por Jake Vanderplas

Detalhes

  • Título Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
  • Autor Jake Vanderplas
  • Encadernação Brochura
  • Número da edição 1st
  • Edição 1
  • Páginas 546
  • Volumes 1
  • Idioma ENG
  • Editorial O'Reilly Media
  • Data de publicação 2016
  • ISBN 9781491912058 / 1491912057
  • Peso 1.9 libras (0.86 kg)
  • Dimensão 9.19 x 7 x 1.11 in. (23.34 x 17.78 x 2.82 cm)
  • Library of Congress subjects Data mining, Python (Computer program language)
  • Dewey Decimal Code 006.312

Sobre o autor

Jake VanderPlas is a long-time user and developer of the Python scientific stack. He currently works as an interdisciplinary research director at the University of Washington, conducts his own astronomy research, and spends time advising and consulting with local scientists from a wide range of fields.

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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data

por VanderPlas, Jake

  • Usado
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Condição
Usado - Bom
Encadernação
Paperback
ISBN 10 / ISBN 13
9781491912058 / 1491912057
Quantidade Disponível
1
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Chicago, Illinois, United States
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data Paperback - 2017 - 1st Edition

por jake vanderplas

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For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all-IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook,… Ler mais
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