Introduction to Quantitative Social Science with Python

Weiqi Zhang

ISBN 10: 1032356596 ISBN 13: 9781032356594

Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024

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Sinopsis:

Through integrated content, readers can explore fundamental concepts in data analysis while gaining hands-on experience with Python programming, ensuring a holistic understanding of theory and practical application in Python.

Acerca del autor:

Weiqi Zhang is an Associate Professor at Suffolk University. He teaches courses on political science and data analytics, and he is passionate about bridging social sciences and data science.

Dmitry Zinoviev is a Professor of Computer Science at Suffolk University. His academic interests include computer modeling and simulation, complex networks, and the integration of computational methods into traditionally non-quantitative fields such as the humanities and social sciences.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Introduction to Quantitative Social Science ...
Editorial: Chapman and Hall/CRC
A�o de publicaci�n: 2024
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Condici�n: Brand New

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Introduction to Quantitative Social Science With Python

Zhang, Weiqi; Zinoviev, Dmitry

Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024

ISBN 10: 1032356596 ISBN 13: 9781032356594

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Weiqi Zhang

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Introduction to Quantitative Social Science With Python

Zhang, Weiqi; Zinoviev, Dmitry

Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024

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Introduction to Quantitative Social Science with Python

Weiqi Zhang

Publicado por Taylor & Francis Ltd, 2024

ISBN 10: 1032356596 ISBN 13: 9781032356594

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Introduction to Quantitative Social Science with Python (Chapman & Hall/CRC The Python Series)

Zhang, Weiqi; Zinoviev, Dmitry

Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024

ISBN 10: 1032356596 ISBN 13: 9781032356594

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Introduction to Quantitative Social Science with Python (Chapman & Hall/CRC The Python Series)

Zhang, Weiqi; Zinoviev, Dmitry

Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024

ISBN 10: 1032356596 ISBN 13: 9781032356594

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Introduction to Quantitative Social Science with Python

Weiqi Zhang (u. a.)

Publicado por Chapman and Hall/CRC, 2024

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Dmitry Zinoviev

Publicado por Taylor & Francis Ltd Nov 2024, 2024

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Departing from traditional methodologies of teaching data analysis, this book presents a dual-track learning experience, with both Executive and Technical Tracks, designed to accommodate readers with various learning goals or skill levels. Through integrated content, readers can explore fundamental concepts in data analysis while gaining hands-on experience with Python programming, ensuring a holistic understanding of theory and practical application in Python.Emphasizing the practical relevance of data analysis in today's world, the book equips readers with essential skills for success in the field. By advocating for the use of Python, an open-source and versatile programming language, we break down financial barriers and empower a diverse range of learners to access the tools they need to excel.Whether you're a novice seeking to grasp the foundational concepts of data analysis or a seasoned professional looking to enhance your programming skills, this book offers a comprehensive and accessible guide to mastering the art and science of data analysis in social science research.Key Features:Dual-track learning: Offers both Executive and Technical Tracks, catering to readers with varying levels of conceptual and technical proficiency in data analysis.Includes comprehensive quantitative methodologies for quantitative social science studies.Seamless integration: Interconnects key concepts between tracks, ensuring a smooth transition from theory to practical implementation for a comprehensive learning experience.Emphasis on Python: Focuses on Python programming language, leveraging its accessibility, versatility, and extensive online support to equip readers with valuable data analysis skills applicable across diverse domains. 332 pp. Englisch. N� de ref. del art�culo: 9781032356594

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