Python first principles data de nayak ravindra (9 resultados)

Idioma: Inglés
Editorial: Independently published 2026
Serie: Think in Python: A First-Principles Ladder to Data & AI From Zero Fear to Research-Ready Code, Libro 9 de 8. Libro 9 de 8 - Think in Python: A First-Principles Ladder to Data & AI From Zero Fear to Research-Ready Code
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Editorial: Independently published 2026
Serie: Think in Python: A First-Principles Ladder to Data & AI From Zero Fear to Research-Ready Code, Libro 3 de 8. Libro 3 de 8 - Think in Python: A First-Principles Ladder to Data & AI From Zero Fear to Research-Ready Code
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Editorial: Independently published 2026
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Editorial: Independently published 2026
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Paperback. Condición: new. Paperback. Volume 1 helped you understand Python thinking.Volume 2 helped you build practical programs.Volume 3 teaches you how to organize information so your programs become clearer, smarter, and more useful.Many beginners learn lists, dictionaries, tuples, and sets as separate syntax topics. But rea…l confidence begins when you understand them as shapes of thought.A list is for order.A dictionary is for labels and lookup.A set is for uniqueness.A tuple is for fixed facts.Nested data is for real-world records.Python First Principles for Data Scientists and Developers - Volume 3: The Data Structures Lab breaks these ideas down slowly and practically. Through friendly explanations, interactive dialogues, guided examples, exercises, checklists, mini-projects, and a capstone learning tracker, readers learn how to choose the right structure before writing code.Inside this volume, readers will learn: How lists help store ordered informationHow dictionaries connect keys to meaningHow tuples protect fixed factsHow sets remove duplicates and compare groupsHow strings behave like structured textHow nested data represents real-world recordsHow comprehensions make repeated transformations cleanerHow searching, sorting, counting, and grouping workHow simple algorithm patterns prepare the mind for deeper problem solvingHow data scientists and developers think differently about the same structuresThis is not a rushed syntax reference.It is a practical lab for building structured Python thinking.By the end of Volume 3, readers will understand how information moves through Python programs, how patterns appear in data, and how small structures become the foundation for data science, automation, software tools, and machine learning.Data enters.Structure forms.Insight begins. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.