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Jake VanderPlas
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Python Data Science Handbook Broché – 6 décembre 2016

Édition en Anglais de Jake Vanderplas (Auteur)
4,5 4,5 sur 5 étoiles 803 évaluations
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Il y a une édition plus récente de cet article:

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all-IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you'll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Diapositive précédente des détails du produit
  1. Nombre de pages de l'édition imprimée 
    548 pages
  2. Langue
    Anglais
  3. Éditeur
    O'Reilly Media
  4. Date de publication
    6 décembre 2016
  5. Dimensions
    17.78 x 3.18 x 25.4 cm
  6. ISBN-10
    1491912057
  7. ISBN-13
    978-1491912058
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Biographie de l'auteur

Jake VanderPlas is a long-time user and developer of the Python scientific stack. He currently works as an interdisciplinary research director at the University of Washington, conducts his own astronomy research, and spends time advising and consulting with local scientists from a wide range of fields.

Détails sur le produit

  • Éditeur ‏ : ‎ O'Reilly Media (6 décembre 2016)
  • Langue ‏ : ‎ Anglais
  • Broché ‏ : ‎ 548 pages
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 1491912057
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1491912058
  • Poids de l'article ‏ : ‎ 862 g
  • Dimensions ‏ : ‎ 17.78 x 3.18 x 25.4 cm
  • Commentaires client :
    4,5 4,5 sur 5 étoiles 803 évaluations

À propos de l'auteur

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4,5 étoiles sur 5
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Meilleures évaluations de France

Amazon Customer
2,0 sur 5 étoiles disappointed
Avis laissé en France le 24 octobre 2017
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I really hoped that this would be better. There are a few errors that take a while to work out. Some of the key concepts are completely skipped over. Constantly find myself losing interest in the topics, which could flow a lot better. I had hoped for something like Hadleys book R for Data science, but this is far from it. Wouldn't bother buying.
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Meilleurs commentaires provenant d’autres pays

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Chirag Aggarwal
5,0 sur 5 étoiles Great book
Avis laissé en Inde le 5 août 2022
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Covers all the topics mentioned deeply , better than any course can.
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Guillermo Martinez Dibene
5,0 sur 5 étoiles Very useful
Avis laissé au Canada le 23 novembre 2020
Achat vérifié
This book contains introductions, tips and overview of the five more common Python packages for data science. It is clear, concise and quite fun to read. Only one down side, which is quite minor: some graphics needs colour. This is not a big deal because you can check the online version which available for free.
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Ana Isabel Bezerra Cavalcanti
5,0 sur 5 étoiles Importante, principalmente para pesquisas futuras.
Avis laissé au Brésil le 15 octobre 2020
Achat vérifié
Atendeu às minhas expectativas atuais e será útil em trabalhos futuros.
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Antonio García Girón
5,0 sur 5 étoiles Muy útil
Avis laissé en Espagne le 22 février 2021
Achat vérifié
Está escrito de forma muy amena y con ejemplos paso a paso. Requiere que se sepa previamente algo de Python, pero es un libro muy útil para aprender a manejar datos a través de librerías, empezando por NumPy y Pandas, Matplotlib para representar datos, y una sección de modelado.
La única pega, por poner una, es que las figuras están en blanco y negro, pero el libro está muy bien.
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Maddy Burger
5,0 sur 5 étoiles Happy customer
Avis laissé au Royaume-Uni le 11 avril 2021
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