9783031489556 - introduction to data science: a python approach to concepts, techniques and applications (undergraduate topics in computer science) de igual, laura; seguí, santi (27 resultados)
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Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 96 de 99 - Undergraduate Topics in Computer Science
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, 2024
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Paperback. Condición: New. Second Edition 2024. This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts from statistics, machine/deep learning and responsible data science, useful techniques for network an…alysis and natural language processing, and practical applications of data science such as recommender systems or sentiment analysis. Topics and features: Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the book Supports understanding through hands-on experience of solving data science problems using Python Describes concepts, techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, natural language processing, deep learning and responsible data scienceReviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text data Provides supplementary code resources and data at an associated website This practically-focused textbook provides an ideal introduction to the field for upper-tier undergraduate and beginning graduate students from computer science, mathematics, statistics, and other technical disciplines. The work is also eminently suitable for professionals on continuous education short courses, and to researchers following self-study courses.
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer-Nature New York Inc, 2024
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Editorial: Springer, Springer, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key conceptsfrom statistics, machine/deeplearningand responsible data science,us…eful techniques fornetworkanalysis andnatural language processing,and practical applicationsof data science such as recommender systems or sentiment analysis.Topics and features:Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the bookSupports understanding through hands-on experience of solving data science problems using PythonDescribesconcepts,techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis,natural language processing, deep learning andresponsible data scienceReviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text dataProvides supplementary code resources and data at an associated websiteThis practically-focused textbook provides an ideal introduction to the field for upper-tier undergraduate and beginning graduate students from computer science, mathematics, statistics, and other technical disciplines. The work is also eminently suitable for professionals on continuous education short courses, and to researchers following self-study courses.
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Editorial: Springer, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. Introduction to Data Science | A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications | Laura Igual (u. a.) | Taschenbuch | Undergraduate Topics in Computer Science | xiv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031489556 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17,… 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Paperback. Condición: New. Second Edition 2024. This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts from statistics, machine/deep learning and responsible data science, useful techniques for network an…alysis and natural language processing, and practical applications of data science such as recommender systems or sentiment analysis. Topics and features: Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the book Supports understanding through hands-on experience of solving data science problems using Python Describes concepts, techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, natural language processing, deep learning and responsible data scienceReviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text data Provides supplementary code resources and data at an associated website This practically-focused textbook provides an ideal introduction to the field for upper-tier undergraduate and beginning graduate students from computer science, mathematics, statistics, and other technical disciplines. The work is also eminently suitable for professionals on continuous education short courses, and to researchers following self-study courses.
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Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 96 de 99 - Undergraduate Topics in Computer Science
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Editorial: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key conceptsfrom statistics, machine/deeplearningand responsible… data science,useful techniques fornetworkanalysis andnatural language processing,and practical applicationsof data science such as recommender systems or sentiment analysis.Topics and features:Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the bookSupports understanding through hands-on experience of solving data science problems using PythonDescribesconcepts,techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis,natural language processing, deep learning andresponsible data scienceReviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text dataProvides supplementary code resources and data at an associated websiteThis practically-focused textbook provides an ideal introduction to the field for upper-tier undergraduate and beginning graduate students from computer science, mathematics, statistics, and other technical disciplines. The work is also eminently suitable for professionals on continuous education short courses, and to researchers following self-study courses. 246 pp. Englisch.
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Editorial: Springer International Publishing, 2024
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes tools and techniques that demystify data scienceDiscusses Python extensions, techniques and modules to perform statistical analysis and machine learningIncludes case studies, and sup…plies code examples and data at an associated we.
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Editorial: Springer, Springer Apr 2024, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts from statistics, machine/deep learning and responsible…data science, useful techniques for network analysis and natural language processing, and practical applications of data science such as recommender systems or sentiment analysis.Topics and features:Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the bookSupports understanding through hands-on experience of solving data science problems using PythonDescribes concepts, techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, natural language processing, deep learning and responsible data scienceReviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text dataProvides supplementary code resources and data at an associated websiteThis practically-focused textbook provides an ideal introduction to the field for upper-tier undergraduate and beginning graduate students from computer science, mathematics, statistics, and other technical disciplines. The work is also eminently suitable for professionals on continuous education short courses, and to researchers following self-study courses.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 260 pp. Englisch.
