Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Exploratory Data Analysis Using Python. A Quick Reference Guide

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: POONAM PONDE
ISBN: 9786207454075
Год издания: 2023
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 88
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 28089 тг
Положить в корзину
Ожидает определения тематики
Код товара: 880754
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: "Exploratory Data Analysis using Python: A Quick Reference Guide" serves as an invaluable companion for data enthusiasts seeking a concise and practical overview of exploratory data analysis (EDA) techniques using the Python programming language. Exploratory Data Analysis serves as an important step of any data analysis task, offering a systematic approach to understanding, cleaning, and interpreting data before carrying out more complex modeling. It not only enhances the reliability of subsequent analyses but also empowers data practitioners to make informed decisions, leading to more robust and actionable insights. This book is designed to be a quick reference, offering insights into key Python libraries and methods for effective data exploration. Whether you're a beginner or an experienced data analyst, this guide provides essential tools and tips to navigate through the intricate process of EDA, enabling you to uncover patterns, trends, and valuable insights within your datasets efficiently.
Ключевые слова: data analysis, visualization, Data Science
Похожие издания
Freddy Gómez Mulcué and Jessica Alexandra Arce Rios
Designing a sequence of tasks mediated by GeoGebra. Regarding exploratory data analysis. A proposal for learning in Primary Education.
2022 г.,  124 стр.,  мягкий переплет
This book describes a research work carried out within the framework of the Bachelor's Degree in Basic Education with Emphasis in Mathematics at the Universidad del Valle - Meléndez, where a contextualization of the problem that revolves around the possible contributions that can generate the design of a sequence of tasks to the learning of...

38880 тг
Бумажная версия
Victor Fernando Roll,Aline Piccini Roll and Eduardo Gonçalves Xavier
Introduction to R and Rcommander. Exploratory data analysis using examples applied to poultry nutrition.
2024 г.,  92 стр.,  мягкий переплет
This book was written to serve as a guide for undergraduate and postgraduate students and agricultural science professionals involved in the statistical analysis of experimental data, using practical examples from the field of animal nutrition. Due to the scarcity of material in Portuguese on the Rcommander (Rcmdr) package of the R programme, this...

31402 тг
Бумажная версия
Отрасли знаний: Точные науки -> Информатика и программирование
Prashanth Kumar Devarakonda and Raghu Nangunuri
Clustering Categorical data. For exploratory data analysis.
2012 г.,  52 стр.,  мягкий переплет
Data clustering is an important technique for exploratory data analysis and has been the focus of substantial research in several domains for decades among which Sampling has been recognized as an important technique to improve the efficiency of clustering. However, with sampling applied, those points that are not sampled will not have their...

29506 тг
Бумажная версия