Principles of Data Science with Python: Introduction to Scientific Computing, Data Analysis, and Data Visualization
Unlock the power of data with practical Python programming for scientific computing, data analysis, and visualization.
Principles of Data Science with Python: Introduction to Scientific Computing, Data Analysis, and Data Visualization
Articolo #: 45560432

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Comprehensive Curriculum
Offers a thorough grounding in scientific computing, data analysis, and visualization, making it ideal for beginners and experienced learners seeking to deepen their Python skillset effectively.
Hands-On Approach
Emphasizes practical applications through exercises and projects, allowing users to immediately apply concepts and gain real-world experience in data science.
Up-to-Date Resources
Incorporates the latest tools and techniques in Python data science, ensuring learners are equipped with relevant skills needed in today’s fast-evolving job market.

Dettagli del prodotto

Shop Principles of Data Science with Python: Introduction to Scientific Computing, Data Analysis, and Data Visualization online at a best price in Italia. 1735241008
Publisher Arash Karimpour
Publication date July 31, 2020
Language English
Print length 544 pages
ISBN-10 1735241008
ISBN-13 978-1735241005
Item Weight 2.53 pounds (1.15 kg)
Dimensions 7.5 x 1.23 x 9.25 inches (19.1 x 3.1 x 23.5 cm)

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Aspiring Data Scientists

    Ideal for beginners seeking foundational knowledge in data science using Python for practical applications and theoretical insights.

  • Students and Educators

    Perfect for academic settings, providing structured lessons and exercises in data analysis and visualization techniques.

  • Professionals Transitioning Fields

    Beneficial for individuals switching to data-centric careers, offering essential skills applicable in various industries.

Not Suitable For
  • Advanced Data Scientists

    Not suitable for experts as it may lack advanced techniques and depth required for seasoned professionals.

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Data Processing Editorial Review

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