Introduction to Quantitative Social Science with Python
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Departing from traditional methodologies of teaching data analysis, this book presents a dual-track learning experience, with both Executive and Technical Tracks, designed to accommodate readers with various learning goals or skill levels. Through integrated content, readers can explore fundamental concepts in data analysis while gaining hands-on experience with Python programming, ensuring a holistic understanding of theory and practical application in Python.Emphasizing the practical relevance of data analysis in today's world, the book equips readers with essential skills for success in the field. By advocating for the use of Python, an open-source and versatile programming language, we break down financial barriers and empower a diverse range of learners to access the tools they need to excel.Whether you're a novice seeking to grasp the foundational concepts of data analysis or a seasoned professional looking to enhance your programming skills, this book offers a comprehensive and accessible guide to mastering the art and science of data analysis in social science research.Key Features:Dual-track learning: Offers both Executive and Technical Tracks, catering to readers with varying levels of conceptual and technical proficiency in data analysis.Includes comprehensive quantitative methodologies for quantitative social science studies.Seamless integration: Interconnects key concepts between tracks, ensuring a smooth transition from theory to practical implementation for a comprehensive learning experience.Emphasis on Python: Focuses on Python programming language, leveraging its accessibility, versatility, and extensive online support to equip readers with valuable data analysis skills applicable across diverse domains.…
Codice articolo 9781032356594
- Titolo
- Introduction to Quantitative Social Science with Python
- Autore
- Dmitry Zinoviev
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032356596
- ISBN 13
- 9781032356594
- Peso dell'articolo
- 541 grammi
- Dimensioni
- 234x156x19 mm
Departing from traditional methodologies of teaching data analysis, this book presents a dual-track learning experience, with both Executive and Technical Tracks, designed to accommodate readers with various learning goals or skill levels. Through integrated content, readers can explore fundamental concepts in data analysis while gaining hands-on experience with Python programming, ensuring a holistic understanding of theory and practical application in Python.
Emphasizing the practical relevance of data analysis in today's world, the book equips readers with essential skills for success in the field. By advocating for the use of Python, an open-source and versatile programming language, we break down financial barriers and empower a diverse range of learners to access the tools they need to excel.
Whether you're a novice seeking to grasp the foundational concepts of data analysis or a seasoned professional looking to enhance your programming skills, this book offers a comprehensive and accessible guide to mastering the art and science of data analysis in social science research.
Key Features:
- Dual-track learning: Offers both Executive and Technical Tracks, catering to readers with varying levels of conceptual and technical proficiency in data analysis.
- Includes comprehensive quantitative methodologies for quantitative social science studies.
- Seamless integration: Interconnects key concepts between tracks, ensuring a smooth transition from theory to practical implementation for a comprehensive learning experience.
- Emphasis on Python: Focuses on Python programming language, leveraging its accessibility, versatility, and extensive online support to equip readers with valuable data analysis skills applicable across diverse domains.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Weiqi Zhang is an Associate Professor at Suffolk University. He teaches courses on political science and data analytics, and he is passionate about bridging social sciences and data science.
Dmitry Zinoviev is a Professor of Computer Science at Suffolk University. His academic interests include computer modeling and simulation, complex networks, and the integration of computational methods into traditionally non-quantitative fields such as the humanities and social sciences.
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Einbeck, Germania
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