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Sinopsis
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, you'll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
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Reseña del editor
The Python Data Science Handbook provides a reference to the breadth of computational and statistical methods that are central to data-intensive science, research, and discovery. People with a programming background who want to use Python effectively for data science tasks will learn how to face a variety of problems: e.g., how can I read this data format into my script? How can I manipulate, transform, and clean this data? How can I visualize this type of data? How can I use this data to gain insight, answer questions, or to build statistical or machine learning models?
This book is a reference for day-to-day Python-enabled data science, covering both the computational and statistical skills necessary to effectively work with . The discussion is augmented with frequent example applications, showing how the wide breadth of open source Python tools can be used together to analyze, manipulate, visualize, and learn from data.
Biografía del 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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- EditorialO'Reilly Media
- Año de publicación2016
- ISBN 10 1491912057
- ISBN 13 9781491912058
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas548
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Python Data Science Handbook : Essential Tools for working with Data
Publicado por
O'Reilly Media, 2016
ISBN 10: 1491912057
ISBN 13: 9781491912058
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Python Data Science Handbook: Tools and Techniques for Developers
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O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491912057
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Python Data Science Handbook
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O'Reilly Media, 2017
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491912057
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Publicado por
O'Reilly Media, Inc., Sebastopol, CA, 2017
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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Python Data Science Handbook
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Python Data Science Handbook
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491912057
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Condición: Good. [ No Hassle 30 Day Returns ][ Ships Daily ] [ Underlining/Highlighting: SOME ] [ Writing: NONE ] [ Edition: first ] Publisher: O'Reilly Media Pub Date: 12/16/2016 Binding: Paperback Pages: 672 first edition. Nº de ref. del artículo: 6898396
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491912057
ISBN 13: 9781491912058
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