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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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What Stands Out
Comprehensive Content
Covers essential tools and techniques in data science, providing both foundational knowledge and advanced insights for beginners and experienced practitioners alike.
Practical Examples
Includes numerous practical examples and hands-on exercises that help users apply concepts effectively, making complex topics easier to understand and implement.
Updated Edition
The second edition incorporates the latest trends and technologies in data science, ensuring readers are equipped with current best practices and methodologies.
Detalles de producto
- Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data 2nd Edition
- Comprehensive desk reference for scientists and data crunchers working with Python
- Covers IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools
- Manipulate, transform, and clean data
- Visualize different types of data
- Build statistical or machine learning models
| Publisher | O'Reilly Media |
| Publication date | January 17, 2023 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| Print length | 588 pages |
| ISBN-10 | 1098121228 |
| ISBN-13 | 978-1098121228 |
| Item Weight | 2.31 pounds (1.05 kg) |
| Dimensions | 6.9 x 1.3 x 9.1 inches (17.5 x 3.3 x 23.1 cm) |
Who Should Buy?
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Data Science Beginners
Ideal for new learners seeking foundational knowledge of data science using Python and its libraries.
-
Professionals in Analytics
Great for analysts who need practical tools and techniques for data manipulation and analysis in Python.
-
Academics and Researchers
Useful for students and researchers requiring a comprehensive guide to data science methodologies and applications.
-
Advanced Data Scientists
May lack depth for experienced practitioners looking for advanced theories or cutting-edge techniques in data science.
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Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
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características y beneficios
- Python is a first-class tool for researchers because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data.
- The second edition of this comprehensive desk reference is ideal for manipulating, transforming, cleaning data, visualizing different types of data, and using data to build statistical or machine learning models.
- The handbook covers all essential tools for working with data, including IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.
- IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python.
- NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays.
- Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data, while Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations.
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