Книга Дж.Вандер Плас Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение.. ПИТЕР, 2019 год издания <978-5-4461-0914-2>

Книга "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение" (Дж.Вандер Плас) Книга "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение" (Дж.Вандер Плас)

Артикул: #407664

Книга Дж.Вандер Плас Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение.. ПИТЕР, 2019 год издания <978-5-4461-0914-2>

Перемещаться по товарам:

Предыдущий товарСледующий товар

Открыть корзину

ЦЕНА: 1 179 руб.

Добавлено

В корзину

В КОМПЬЮТЕР

за б/н юрлицам: 1 214 руб.

В вашем городе 31 пункт выдачи заказов

Оформить заказ в городе: ПЕТРОЗАВОДСК

Доставка в пункт выдачи ...

Доставка на дом ...

вы можете выбрать на карте пункт доставки

Вперед

Адрес:
Телефон:
открыто:

Купить в магазине: САМОВЫВОЗ ИЗ МАГАЗИНА БЕСПЛАТНО

ЗВЗ Алексеевская ЕСТЬ

АВТ Автозаводская ЗАВТРА c 11:00

АЛТ Алтуфьево СЕГОДНЯ c 16:00

ВЕС Алтуфьево-ТРЦ Весна СЕГОДНЯ c 18:00

БАЛ г. Балашиха ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 144 руб.

МАГАЗИНЫ

ВРН г. Воронеж 22.11 c 16:00 СУПЕРЦЕНА — 1 147 руб.

ДОЛ г. Долгопрудный ЗАВТРА c 17:00

ЗЕЛ г. Зеленоград ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

КАШ Домодедовская ЗАВТРА c 17:00

КОР г. Королев ЗАВТРА c 17:00

БОЛ Королев (Болшево) ЗАВТРА c 17:00

КРА г. Красногорск ЗАВТРА c 17:00

ЛЮБ г. Люберцы ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

МАР Марьино ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

МЫТ г. Мытищи ЗАВТРА c 17:00

ОДН г. Одинцово (ВНИИССОК) ЗАВТРА c 11:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

ОМС г. Омск 26.11 c 18:00 СУПЕРЦЕНА — 1 144 руб.

РЕУ г. Реутов ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

РКС б-р Рокоссовского ЗАВТРА c 17:00

САР г. Саратов 27.11 c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

СТР Строгино ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 120 руб.

ТВР г. Тверь ПОСЛЕЗАВТРА c 18:00 СУПЕРЦЕНА — 1 144 руб.

ТЕП Теплый Стан ЗАВТРА c 11:00

ХИМ г. Химки ЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 163 руб.

ЮГЗ Юго-Западная ЗАВТРА c 17:00

ЯНГ Академика Янгеля ЗАВТРА c 11:00

Характеристики
Видео
Опции и расходники
Примеры фотографий
Отзывы (нет)
Оставить отзыв
Тесты
Информация

Характеристики

Основные характеристики
Серия	Бестселлеры O'Reilly, Библиотека программиста, Языки программирования найти похожую книгу
Издательство	ПИТЕР
Автор	Дж.Вандер Плас
Название	Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение.
Год издания	2019
Формат книги	165 x 233 мм
Обложка	Мягкая обложка
Количество страниц	576 страниц
Рекомендуемый возраст	12+
ISBN	978-5-4461-0914-2
Описание	Книга «Python Data Science Handbook» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Прочие характеристики
Страна изготовления товара	Россия
Логистика
Размеры (ширина x высота x глубина)	165 х 233 х 30 мм
Вес	0.74 кг
Размеры упаковки (измерено в НИКСе)	23.4 x 16.7 x 2.5 см
Вес брутто (измерено в НИКСе)	0.735 кг
Служебные
краткое_описание	Книга «Python Data Science Handbook» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?