Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition
- Autor:
- Wes McKinney
- +189 pkt
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 550
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process.
Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub.
- Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing
- Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python)
- Get started with data analysis tools in the pandas library
- Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data
- Create informative visualizations with matplotlib
- Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets
- Analyze and manipulate regular and irregular time series data
- Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
Wybrane bestsellery
-
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych prz...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Get the definitive handbook for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.10 and pandas 1.4, the third edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively...(220.15 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II
(44.50 zł najniższa cena z 30 dni)48.95 zł
89.00 zł(-45%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(50.05 zł najniższa cena z 30 dni)53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Język Python został ostatnio sklasyfikowany w indeksie TIOBE jako najpopularniejszy obecnie język programowania, co zawdzięcza szerokim możliwościom stosowania go w projektowaniu, prototypowaniu, testach, wdrażaniu i konserwacji oprogramowania. To zaktualizowane i rozszerzone czwarte wydanie poka...
Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11 Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11
Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden, Paul McGuire
(152.10 zł najniższa cena z 30 dni)152.10 zł
169.00 zł(-10%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)
83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Dzięki temu praktycznemu podręcznikowi zrozumiesz, kiedy i dlaczego warto zastosować myślenie funkcyjne, a także jak korzystać z technik funkcyjnych w różnych scenariuszach. Dowiesz się również, jakie narzędzia i biblioteki przeznaczone do tego celu są dostępne w Pythonie i jak używać wyrażeń gen...
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
(57.84 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funk...
Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%)
O autorze ebooka
Wes McKinney ― twórca oprogramowania open source, autor projektu pandas i współtwórca Apache Arrow. Członek The Apache Software Foundation, a także PMC Apache Parquet. Obecnie pełni funkcję dyrektora technicznego Voltron Data, gdzie zajmuje się przyspieszonymi technologiami obliczeniowymi opartymi na Apache Arrow.
Kup polskie wydanie:
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II
- Autor:
- Wes McKinney
48,95 zł
89,00 zł
(44.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-919-5761-5, 9781491957615
- Data wydania ebooka:
- 2017-09-25 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 5.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 5.9MB
Spis treści ebooka
- Preface
- 1. New for the Second Edition
- 2. Conventions Used in This Book
- 3. Using Code Examples
- 4. OReilly Safari
- 5. How to Contact Us
- 6. Acknowledgments
- In Memoriam: John D. Hunter (19682012)
- Acknowledgments for the Second Edition (2017)
- Acknowledgments for the First Edition (2012)
- 1. Preliminaries
- 1.1. What Is This Book About?
- What Kinds of Data?
- 1.1. What Is This Book About?
- 1.2. Why Python for Data Analysis?
- Python as Glue
- Solving the Two-Language Problem
- Why Not Python?
- 1.3. Essential Python Libraries
- NumPy
- pandas
- matplotlib
- IPython and Jupyter
- SciPy
- scikit-learn
- statsmodels
- 1.4. Installation and Setup
- Windows
- Apple (OS X, macOS)
- GNU/Linux
- Installing or Updating Python Packages
- Python 2 and Python 3
- Integrated Development Environments (IDEs) and Text Editors
- 1.5. Community and Conferences
- 1.6. Navigating This Book
- Code Examples
- Data for Examples
- Import Conventions
- Jargon
- 2. Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks
- 2.1. The Python Interpreter
- 2.2. IPython Basics
- Running the IPython Shell
- Running the Jupyter Notebook
- Tab Completion
- Introspection
- The %run Command
- Interrupting running code
- Executing Code from the Clipboard
- Terminal Keyboard Shortcuts
- About Magic Commands
- Matplotlib Integration
- 2.3. Python Language Basics
- Language Semantics
- Indentation, not braces
- Everything is an object
- Comments
- Function and object method calls
- Variables and argument passing
- Dynamic references, strong types
- Attributes and methods
- Duck typing
- Imports
- Binary operators and comparisons
- Mutable and immutable objects
- Language Semantics
- Scalar Types
- Numeric types
- Strings
- Bytes and Unicode
- Booleans
- Type casting
- None
- Dates and times
- Control Flow
- if, elif, and else
- for loops
- while loops
- pass
- range
- Ternary expressions
- 3. Built-in Data Structures, Functions, and Files
- 3.1. Data Structures and Sequences
- Tuple
- Unpacking tuples
- Tuple methods
- Tuple
- List
- Adding and removing elements
- Concatenating and combining lists
- Sorting
- Binary search and maintaining a sorted list
- Slicing
- 3.1. Data Structures and Sequences
- Built-in Sequence Functions
- enumerate
- sorted
- zip
- reversed
- dict
- Creating dicts from sequences
- Default values
- Valid dict key types
- set
- List, Set, and Dict Comprehensions
- Nested list comprehensions
- 3.2. Functions
- Namespaces, Scope, and Local Functions
- Returning Multiple Values
- Functions Are Objects
- Anonymous (Lambda) Functions
- Currying: Partial Argument Application
- Generators
- Generator expresssions
- itertools module
- Errors and Exception Handling
- Exceptions in IPython
- 3.3. Files and the Operating System
- Bytes and Unicode with Files
- 3.4. Conclusion
- 4. NumPy Basics: Arrays and Vectorized
Computation
- 4.1. The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Object
- Creating ndarrays
- Data Types for ndarrays
- Arithmetic with NumPy Arrays
- Basic Indexing and Slicing
- Indexing with slices
- Boolean Indexing
- Fancy Indexing
- Transposing Arrays and Swapping Axes
- 4.1. The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Object
- 4.2. Universal Functions: Fast Element-Wise Array Functions
- 4.3. Array-Oriented Programming with Arrays
- Expressing Conditional Logic as Array Operations
- Mathematical and Statistical Methods
- Methods for Boolean Arrays
- Sorting
- Unique and Other Set Logic
- 4.4. File Input and Output with Arrays
- 4.5. Linear Algebra
- 4.6. Pseudorandom Number Generation
- 4.7. Example: Random Walks
- Simulating Many Random Walks at Once
- 4.8. Conclusion
- 5. Getting Started with pandas
- 5.1. Introduction to pandas Data Structures
- Series
- DataFrame
- Index Objects
- 5.1. Introduction to pandas Data Structures
- 5.2. Essential Functionality
- Reindexing
- Dropping Entries from an Axis
- Indexing, Selection, and Filtering
- Selection with loc and iloc
- Integer Indexes
- Arithmetic and Data Alignment
- Arithmetic methods with fill values
- Operations between DataFrame and Series
- Function Application and Mapping
- Sorting and Ranking
- Axis Indexes with Duplicate Labels
- 5.3. Summarizing and Computing Descriptive Statistics
- Correlation and Covariance
- Unique Values, Value Counts, and Membership
- 5.4. Conclusion
- 6. Data Loading, Storage, and File
Formats
- 6.1. Reading and Writing Data in Text Format
- Reading Text Files in Pieces
- Writing Data to Text Format
- Working with Delimited Formats
- JSON Data
- XML and HTML: Web Scraping
- Parsing XML with lxml.objectify
- 6.1. Reading and Writing Data in Text Format
- 6.2. Binary Data Formats
- Using HDF5 Format
- Reading Microsoft Excel Files
- 6.3. Interacting with Web APIs
- 6.4. Interacting with Databases
- 6.5. Conclusion
- 7. Data Cleaning and Preparation
- 7.1. Handling Missing Data
- Filtering Out Missing Data
- Filling In Missing Data
- 7.1. Handling Missing Data
- 7.2. Data Transformation
- Removing Duplicates
- Transforming Data Using a Function or Mapping
- Replacing Values
- Renaming Axis Indexes
- Discretization and Binning
- Detecting and Filtering Outliers
- Permutation and Random Sampling
- Computing Indicator/Dummy Variables
- 7.3. String Manipulation
- String Object Methods
- Regular Expressions
- Vectorized String Functions in pandas
- 7.4. Conclusion
- 8. Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
- 8.1. Hierarchical Indexing
- Reordering and Sorting Levels
- Summary Statistics by Level
- Indexing with a DataFrames columns
- 8.1. Hierarchical Indexing
- 8.2. Combining and Merging Datasets
- Database-Style DataFrame Joins
- Merging on Index
- Concatenating Along an Axis
- Combining Data with Overlap
- 8.3. Reshaping and Pivoting
- Reshaping with Hierarchical Indexing
- Pivoting Long to Wide Format
- Pivoting Wide to Long Format
- 8.4. Conclusion
- 9. Plotting and Visualization
- 9.1. A Brief matplotlib API Primer
- Figures and Subplots
- Adjusting the spacing around subplots
- Figures and Subplots
- Colors, Markers, and Line Styles
- Ticks, Labels, and Legends
- Setting the title, axis labels, ticks, and ticklabels
- Adding legends
- 9.1. A Brief matplotlib API Primer
- Annotations and Drawing on a Subplot
- Saving Plots to File
- matplotlib Configuration
- 9.2. Plotting with pandas and seaborn
- Line Plots
- Bar Plots
- Histograms and Density Plots
- Scatter or Point Plots
- Facet Grids and Categorical Data
- 9.3. Other Python Visualization Tools
- 9.4. Conclusion
- 10. Data Aggregation and Group
Operations
- 10.1. GroupBy Mechanics
- Iterating Over Groups
- Selecting a Column or Subset of Columns
- Grouping with Dicts and Series
- Grouping with Functions
- Grouping by Index Levels
- 10.1. GroupBy Mechanics
- 10.2. Data Aggregation
- Column-Wise and Multiple Function Application
- Returning Aggregated Data Without Row Indexes
- 10.3. Apply: General split-apply-combine
- Suppressing the Group Keys
- Quantile and Bucket Analysis
- Example: Filling Missing Values with Group-Specific Values
- Example: Random Sampling and Permutation
- Example: Group Weighted Average and Correlation
- Example: Group-Wise Linear Regression
- 10.4. Pivot Tables and Cross-Tabulation
- Cross-Tabulations: Crosstab
- 10.5. Conclusion
- 11. Time Series
- 11.1. Date and Time Data Types and Tools
- Converting Between String and Datetime
- 11.1. Date and Time Data Types and Tools
- 11.2. Time Series Basics
- Indexing, Selection, Subsetting
- Time Series with Duplicate Indices
- 11.3. Date Ranges, Frequencies, and Shifting
- Generating Date Ranges
- Frequencies and Date Offsets
- Week of month dates
- Shifting (Leading and Lagging) Data
- Shifting dates with offsets
- 11.4. Time Zone Handling
- Time Zone Localization and Conversion
- Operations with Time ZoneAware Timestamp Objects
- Operations Between Different Time Zones
- 11.5. Periods and Period Arithmetic
- Period Frequency Conversion
- Quarterly Period Frequencies
- Converting Timestamps to Periods (and Back)
- Creating a PeriodIndex from Arrays
- 11.6. Resampling and Frequency Conversion
- Downsampling
- Open-High-Low-Close (OHLC) resampling
- Downsampling
- Upsampling and Interpolation
- Resampling with Periods
- 11.7. Moving Window Functions
- Exponentially Weighted Functions
- Binary Moving Window Functions
- User-Defined Moving Window Functions
- 11.8. Conclusion
- 12. Advanced pandas
- 12.1. Categorical Data
- Background and Motivation
- Categorical Type in pandas
- Computations with Categoricals
- Better performance with categoricals
- Categorical Methods
- Creating dummy variables for modeling
- 12.1. Categorical Data
- 12.2. Advanced GroupBy Use
- Group Transforms and Unwrapped GroupBys
- Grouped Time Resampling
- 12.3. Techniques for Method Chaining
- The pipe Method
- 12.4. Conclusion
- 13. Introduction to Modeling Libraries in
Python
- 13.1. Interfacing Between pandas and Model Code
- 13.2. Creating Model Descriptions with Patsy
- Data Transformations in Patsy Formulas
- Categorical Data and Patsy
- 13.3. Introduction to statsmodels
- Estimating Linear Models
- Estimating Time Series Processes
- 13.4. Introduction to scikit-learn
- 13.5. Continuing Your Education
- 14. Data Analysis Examples
- 14.1. 1.USA.gov Data from Bitly
- Counting Time Zones in Pure Python
- Counting Time Zones with pandas
- 14.1. 1.USA.gov Data from Bitly
- 14.2. MovieLens 1M Dataset
- Measuring Rating Disagreement
- 14.3. US Baby Names 18802010
- Analyzing Naming Trends
- Measuring the increase in naming diversity
- The last letter revolution
- Boy names that became girl names (and vice versa)
- Analyzing Naming Trends
- 14.4. USDA Food Database
- 14.5. 2012 Federal Election Commission Database
- Donation Statistics by Occupation and Employer
- Bucketing Donation Amounts
- Donation Statistics by State
- 14.6. Conclusion
- A. Advanced NumPy
- A.1. ndarray Object Internals
- NumPy dtype Hierarchy
- A.1. ndarray Object Internals
- A.2. Advanced Array Manipulation
- Reshaping Arrays
- C Versus Fortran Order
- Concatenating and Splitting Arrays
- Stacking helpers: r_ and c_
- Repeating Elements: tile and repeat
- Fancy Indexing Equivalents: take and put
- A.3. Broadcasting
- Broadcasting Over Other Axes
- Setting Array Values by Broadcasting
- A.4. Advanced ufunc Usage
- ufunc Instance Methods
- Writing New ufuncs in Python
- A.5. Structured and Record Arrays
- Nested dtypes and Multidimensional Fields
- Why Use Structured Arrays?
- A.6. More About Sorting
- Indirect Sorts: argsort and lexsort
- Alternative Sort Algorithms
- Partially Sorting Arrays
- numpy.searchsorted: Finding Elements in a Sorted Array
- A.7. Writing Fast NumPy Functions with Numba
- Creating Custom numpy.ufunc Objects with Numba
- A.8. Advanced Array Input and Output
- Memory-Mapped Files
- HDF5 and Other Array Storage Options
- A.9. Performance Tips
- The Importance of Contiguous Memory
- B. More on the IPython System
- B.1. Using the Command History
- Searching and Reusing the Command History
- Input and Output Variables
- B.1. Using the Command History
- B.2. Interacting with the Operating System
- Shell Commands and Aliases
- Directory Bookmark System
- B.3. Software Development Tools
- Interactive Debugger
- Other ways to make use of the debugger
- Interactive Debugger
- Timing Code: %time and %timeit
- Basic Profiling: %prun and %run -p
- Profiling a Function Line by Line
- B.4. Tips for Productive Code Development Using IPython
- Reloading Module Dependencies
- Code Design Tips
- Keep relevant objects and data alive
- Flat is better than nested
- Overcome a fear of longer files
- B.5. Advanced IPython Features
- Making Your Own Classes IPython-Friendly
- Profiles and Configuration
- B.6. Conclusion
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
With the shift from data warehouses to data lakes, data now lands in repositories before it's been transformed, enabling engineers to model raw data into clean, well-defined datasets. dbt (data build tool) helps you take data further. This practical book shows data analysts, data engineers, BI de...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Get a concise yet comprehensive overview of Airtable, one of the most versatile platforms to emerge from the no-code movement. Whether you're planning a new project, sharing data analysis within your organization, tracking a detailed initiative among stakeholders, or dealing with any other projec...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Implementing and designing systems that make suggestions to users are among the most popular and essential machine learning applications available. Whether you want customers to find the most appealing items at your online store, videos to enrich and entertain them, or news they need to know, rec...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Cyber risk management is one of the most urgent issues facing enterprises today. This book presents a detailed framework for designing, developing, and implementing a cyber risk management program that addresses your company's specific needs. Ideal for corporate directors, senior executives, secu...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn the core concepts of Vue.js, the modern JavaScript framework for building frontend applications and interfaces from scratch. With concise, practical, and clear examples, this book takes web developers step-by-step through the tools and libraries in the Vue.js ecosystem and shows them how to...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Many UX designers are surprised to learn that much of the job isn't about drawing things. It's about knowing what to draw and how to convince people to build it. Whether you're a one-person design team making products from scratch or a C-level product leader managing many products and strategies,...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
As tech products become more prevalent today, the demand for machine learning professionals continues to grow. But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult to predict. In this guide, dat...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
If your organization plans to modernize services and move to the cloud from legacy software or a private cloud on premises, this book is for you. Software developers, solution architects, cloud engineers, and anybody interested in cloud technologies will learn fundamental concepts for cloud compu...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Analytics projects are frequently long, drawn-out affairs, requiring multiple teams and skills to clean, join, and eventually turn data into analysis for timely decision-making. Alteryx Designer changes all of that. With this low-code, self-service, drag-and-drop workflow platform, new and experi...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition Wes McKinney (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.