Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications (Undergraduate Topics in Computer Science)

Igual, Laura; Seguí, Santi

ISBN 10: 3031489551 ISBN 13: 9783031489556
Edité par Springer, 2024
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Synopsis :

This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts from statistics, machine/deep learning and responsible data science, useful techniques for network analysis and natural language processing, and practical applications of data science such as recommender systems or sentiment analysis.

Topics and features:

  • Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the book
  • Supports understanding through hands-on experience of solving data science problems using Python
  • Describes concepts, techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, natural language processing, deep learning and responsible data science
  • Reviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text data
  • Provides supplementary code resources and data at an associated website

This 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.

À propos de l?auteur:

Dr. Laura Igual is an Associate Professor at the Departament de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Spain. Dr. Santi Seguí is an Associate Professor at the same institution.

The authors wish to mention that some chapters were co-written by Jordi Vitrià, Eloi Puertas, Petia Radeva, Oriol Pujol, Sergio Escalera.


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Détails bibliographiques

Titre : Introduction to Data Science: A Python ...
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2024
Reliure : Couverture souple
Etat : New
Edition : 2ème Édition

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ISBN 10 : 3031489551 ISBN 13 : 9783031489556
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes tools and techniques that demystify data scienceDiscusses Python extensions, techniques and modules to perform statistical analysis and machine learningIncludes case studies, and supplies code examples and data at an associated we. N° de réf. du vendeur 1276622158

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Taschenbuch. Etat : Neu. Introduction to Data Science | A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications | Laura Igual (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031489556 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 128143418

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Paperback. Etat : new. Paperback. This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts from statistics, machine/deep learning and responsible data science, useful techniques for network analysis and natural language processing, and practical applications of data science such as recommender systems or sentiment analysis. Topics and features: Provides numerous practical case studies using real-world data throughout the book Supports understanding through hands-on experience of solving data science problems using Python Describes concepts, techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, natural language processing, deep learning and responsible data scienceReviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text data Provides supplementary code resources and data at an associated website This 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9783031489556

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