Python for Data Science for Dummies
Mueller, John Paul; Massaron, Luca
ISBN 10: 1119547628 ISBN 13: 9781119547624
Editore: For Dummies, 2019
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Riassunto:
The fast and easy way to learn Python programming and statistics
Python is a general-purpose programming language created in the late 1980s—and named after Monty Python—that's used by thousands of people to do things from testing microchips at Intel, to powering Instagram, to building video games with the PyGame library.
Python For Data Science For Dummies is written for people who are new to data analysis, and discusses the basics of Python data analysis programming and statistics. The book also discusses Google Colab, which makes it possible to write Python code in the cloud.
- Get started with data science and Python
- Visualize information
- Wrangle data
- Learn from data
The book provides the statistical background needed to get started in data science programming, including probability, random distributions, hypothesis testing, confidence intervals, and building regression models for prediction.
Informazioni sugli autori:
John Paul Mueller is a tech editor and the author of over 100 books on topics from networking and home security to database management and heads-down programming. Follow John's blog at http://blog.johnmuellerbooks.com/. Luca Massaron is a data scientist who specializes in organizing and interpreting big data and transforming it into smart data. He is a Google Developer Expert (GDE) in machine learning.
John Paul Mueller is a tech editor and the author of over 100 books on topics from networking and home security to database management and heads-down programming. Follow John's blog at http://blog.johnmuellerbooks.com/. Luca Massaron is a data scientist who specializes in organizing and interpreting big data and transforming it into smart data. He is a Google Developer Expert (GDE) in machine learning.
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Dati bibliografici
Titolo: Python for Data Science for Dummies
Casa editrice: For Dummies
Data di pubblicazione: 2019
Legatura: Paperback
Condizione: Good
Condizione sovraccoperta: No Jacket
Edizione: seconda edizione
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