Synopsis
Part 1: Data Science Libraries and Techniques
Pandas: Manages data with DataFrames and Series; supports loading, cleaning, manipulating, and exporting data.
NumPy: Performs numerical operations and linear algebra with arrays.
Scikit-learn: Facilitates machine learning with model building, preprocessing, and evaluation.
Seaborn & Matplotlib: Visualize data; Seaborn for statistical plots, Matplotlib for basic and custom charts.
Plotly & D3.js: Create interactive and advanced web-based visualizations.
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Quick pocket size Revision Guide for Data Science field-Part1 (Paperback)
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Paperback. Etat : new. Paperback. Part 1: Data Science Libraries and TechniquesPandas: Manages data with DataFrames and Series; supports loading, cleaning, manipulating, and exporting data.NumPy: Performs numerical operations and linear algebra with arrays.Scikit-learn: Facilitates machine learning with model building, preprocessing, and evaluation.Seaborn & Matplotlib: Visualize data; Seaborn for statistical plots, Matplotlib for basic and custom charts.Plotly & D3.js: Create interactive and advanced web-based visualizations. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9798334583139
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Paperback. Etat : new. Paperback. Part 1: Data Science Libraries and TechniquesPandas: Manages data with DataFrames and Series; supports loading, cleaning, manipulating, and exporting data.NumPy: Performs numerical operations and linear algebra with arrays.Scikit-learn: Facilitates machine learning with model building, preprocessing, and evaluation.Seaborn & Matplotlib: Visualize data; Seaborn for statistical plots, Matplotlib for basic and custom charts.Plotly & D3.js: Create interactive and advanced web-based visualizations. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9798334583139
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