A Hands-On Introduction to Data Science with Python
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 45.00
-
21 498 Ft (20 475 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 150 Ft off)
- Kedvezményes ár 19 349 Ft (18 428 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
21 498 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 2
- Kiadó Cambridge University Press
- Megjelenés dátuma 2026. január 22.
- ISBN 9781009588942
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem424 oldal
- Méret 254x203x22 mm
- Súly 1012 g
- Nyelv angol 697
Kategóriák
Rövid leírás:
A hands-on textbook for introductory data science courses that use Python.
TöbbHosszú leírás:
Students will develop a practical understanding of data science with this hands-on textbook for introductory courses. This new edition is fully revised and updated, with numerous exercises and examples in the popular data science tool Python, a new chapter on using Python for statistical analysis, and a new chapter that demonstrates how to use Python within a range of cloud platforms. The many practice examples, drawn from real-life applications, range from small to big data and come to life in a new end-to-end project in Chapter 11. New 'Data Science in Practice' boxes highlight how concepts introduced work within an industry context and many chapters include new sections on AI and Generative AI. A suite of online material for instructors provides a strong supplement to the book, including lecture slides, solutions, additional assessment material and curriculum suggestions. Datasets and code are available for students online. This entry-level textbook is ideal for readers from a range of disciplines wishing to build a practical, working knowledge of data science.
TöbbTartalomjegyzék:
Part I. Conceptual Introductions: 1. Introduction; 2. Data; Part II. Tools for Data Science: 3. Techniques; 4. Python; 5. Python for Statistical Analysis; 6. Cloud Computing; Part III. Machine Learning for Data Science: 7. Machine Learning Introduction and Regression; 8. Supervised Learning; 9. Unsupervised Learning; Part IV. Applications, Evaluations, and Methods: 10. Data Collection, Experimentation, and Evaluation; 11. Hands-On with Solving Data Problems.
Több
