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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications - Couverture souple
- ÉditeurSpringer International Publishing AG
- Date d'édition2024
- ISBN 10 3031489551
- ISBN 13 9783031489556
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Numéro d'édition2
- Nombre de pages246
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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications (Undergraduate Topics in Computer Science)
Edité par
Springer, 2024
ISBN 10 : 3031489551
ISBN 13 : 9783031489556
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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications (Undergraduate Topics in Computer Science)
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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications (Paperback or Softback)
Edité par
Springer 4/13/2024, 2024
ISBN 10 : 3031489551
ISBN 13 : 9783031489556
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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications (Undergraduate Topics in Computer Science)
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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications
Edité par
Springer-Nature New York Inc, 2024
ISBN 10 : 3031489551
ISBN 13 : 9783031489556
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Paperback. Etat : Brand New. 2nd edition. 246 pages. 9.00x5.75x0.50 inches. In Stock. This item is printed on demand. N° de réf. du vendeur __3031489551
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Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications (Undergraduate Topics in Computer Science)
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Introduction to Data Science
Edité par
Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2024
ISBN 10 : 3031489551
ISBN 13 : 9783031489556
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 9783031489556
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