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: 1 191 руб.

Добавлено

В корзину

В КОМПЬЮТЕР

за б/н юрлицам: 1 227 руб.

В вашем городе 218 пунктов выдачи заказов

Оформить заказ в городе: НОВОСИБИРСК

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 ПОСЛЕЗАВТРА c 11:00

АЛТ Алтуфьево ЗАВТРА c 16:00

ВЕС Алтуфьево-ТРЦ Весна ЗАВТРА c 18:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

БАЛ г. Балашиха ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 155 руб.

МАГАЗИНЫ

ВРН г. Воронеж 28.11 c 16:00 СУПЕРЦЕНА — 1 158 руб.

ДОЛ г. Долгопрудный ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

ЗЕЛ г. Зеленоград ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

КАШ Домодедовская ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

КОР г. Королев ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

БОЛ Королев (Болшево) ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

КРА г. Красногорск ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

ЛЮБ г. Люберцы ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

МАР Марьино ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

МЫТ г. Мытищи ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

ОДН г. Одинцово (ВНИИССОК) ПОСЛЕЗАВТРА c 11:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

ОМС г. Омск 30.11 c 21:00 СУПЕРЦЕНА — 1 155 руб.

РЕУ г. Реутов ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

РКС б-р Рокоссовского ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

САР г. Саратов 02.12 c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

СТР Строгино ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 131 руб.

ТВР г. Тверь 27.11 c 18:00 СУПЕРЦЕНА — 1 155 руб.

ТЕП Теплый Стан ПОСЛЕЗАВТРА c 11:00

ХИМ г. Химки ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00 СУПЕРЦЕНА — 1 175 руб.

ЮГЗ Юго-Западная ПОСЛЕЗАВТРА c 17:00

ЯНГ Академика Янгеля ПОСЛЕЗАВТРА 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?