Data science analytics python von rogel salazar jesus (85 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2018
Serie: Buch 47 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2020
Serie: Buch 52 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Soft cover. Zustand: New. 2nd Edition. Since the first edition of "Data Science and Analytics with Python" we have witnessed an unprecedented explosion in the interest and development within the fields of Artificial Intelligence and Machine Learning. This surge has led to the widespread adoption of the book, not just among busin…ess practitioners, but also by universities as a key textbook. In response to this growth, this new edition builds upon the success of its predecessor, expanding several sections, updating the code to reflect the latest advancements in Python libraries and modules, and addressing the ever-evolving landscape of generative AI (GenAI). This updated edition ensures that the examples and exercises remain relevant by incorporating the latest features of popular libraries such as Scikit-learn, pandas, and Numpy. Additionally, new sections delve into cutting-edge topics like generative AI, reflecting the advancements and the expanding role these technologies play. This edition also addresses crucial issues of explainability, transparency, and fairness in AI. These topics have rightly gained significant attention in recent years. As AI integrates more deeply into various aspects of our lives, understanding and mitigating biases, ensuring fairness, and maintaining transparency become paramount. This book provides comprehensive coverage of these topics, offering practical insights and guidance for data scientists and analysts. Designed as a practical companion for data analysts and budding data scientists, this book assumes a working knowledge of programming and statistical modelling but aims to guide readers deeper into the wonders of data analytics and machine learning. Maintaining the book's structure, each chapter stands alone as much as possible, allowing readers to use it as a reference as well as a textbook. Whether revisiting fundamental concepts or diving into new, advanced topics, this book offers something valuable for every reader.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall, 2020
Serie: Buch 52 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 52 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Since the first edition of Data Science and Analytics with Python we have witnessed an unprecedented explosion in the interest and development within the fields of Artificial Intelligence and Machine Learning. This surge has led to the widespread adoption of the book, not just among business p…ractitioners, but also by universities as a key textbook. In response to this growth, this new edition builds upon the success of its predecessor, expanding several sections, updating the code to reflect the latest advancements in Python libraries and modules, and addressing the ever-evolving landscape of generative AI (GenAI).This updated edition ensures that the examples and exercises remain relevant by incorporating the latest features of popular libraries such as Scikit-learn, pandas, and Numpy. Additionally, new sections delve into cutting-edge topics like generative AI, reflecting the advancements and the expanding role these technologies play. This edition also addresses crucial issues of explainability, transparency, and fairness in AI. These topics have rightly gained significant attention in recent years. As AI integrates more deeply into various aspects of our lives, understanding and mitigating biases, ensuring fairness, and maintaining transparency become paramount. This book provides comprehensive coverage of these topics, offering practical insights and guidance for data scientists and analysts.Designed as a practical companion for data analysts and budding data scientists, this book assumes a working knowledge of programming and statistical modelling but aims to guide readers deeper into the wonders of data analytics and machine learning. Maintaining the book's structure, each chapter stands alone as much as possible, allowing readers to use it as a reference as well as a textbook. Whether revisiting fundamental concepts or diving into new, advanced topics, this book offers something valuable for every reader. Since the first edition of Data Science and Analytics with Python we have witnessed an unprecedented explosion in the interest and development within the fields of Artificial Intelligence and Machine Learning. This has led to book becoming a key textbook among practitioners and students. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 52 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Verlag: Taylor & Francis Group, 2020
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Buch 47 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2017
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Paperback. Zustand: New. Since the first edition of "Data Science and Analytics with Python" we have witnessed an unprecedented explosion in the interest and development within the fields of Artificial Intelligence and Machine Learning. This surge has led to the widespread adoption of the book, not just among business practition…ers, but also by universities as a key textbook. In response to this growth, this new edition builds upon the success of its predecessor, expanding several sections, updating the code to reflect the latest advancements in Python libraries and modules, and addressing the ever-evolving landscape of generative AI (GenAI).This updated edition ensures that the examples and exercises remain relevant by incorporating the latest features of popular libraries such as Scikit-learn, pandas, and Numpy. Additionally, new sections delve into cutting-edge topics like generative AI, reflecting the advancements and the expanding role these technologies play. This edition also addresses crucial issues of explainability, transparency, and fairness in AI. These topics have rightly gained significant attention in recent years. As AI integrates more deeply into various aspects of our lives, understanding and mitigating biases, ensuring fairness, and maintaining transparency become paramount. This book provides comprehensive coverage of these topics, offering practical insights and guidance for data scientists and analysts.Designed as a practical companion for data analysts and budding data scientists, this book assumes a working knowledge of programming and statistical modelling but aims to guide readers deeper into the wonders of data analytics and machine learning. Maintaining the book's structure, each chapter stands alone as much as possible, allowing readers to use it as a reference as well as a textbook. Whether revisiting fundamental concepts or diving into new, advanced topics, this book offers something valuable for every reader.
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 52 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Paperback. Zustand: New. Since the first edition of "Data Science and Analytics with Python" we have witnessed an unprecedented explosion in the interest and development within the fields of Artificial Intelligence and Machine Learning. This surge has led to the widespread adoption of the book, not just among business practition…ers, but also by universities as a key textbook. In response to this growth, this new edition builds upon the success of its predecessor, expanding several sections, updating the code to reflect the latest advancements in Python libraries and modules, and addressing the ever-evolving landscape of generative AI (GenAI).This updated edition ensures that the examples and exercises remain relevant by incorporating the latest features of popular libraries such as Scikit-learn, pandas, and Numpy. Additionally, new sections delve into cutting-edge topics like generative AI, reflecting the advancements and the expanding role these technologies play. This edition also addresses crucial issues of explainability, transparency, and fairness in AI. These topics have rightly gained significant attention in recent years. As AI integrates more deeply into various aspects of our lives, understanding and mitigating biases, ensuring fairness, and maintaining transparency become paramount. This book provides comprehensive coverage of these topics, offering practical insights and guidance for data scientists and analysts.Designed as a practical companion for data analysts and budding data scientists, this book assumes a working knowledge of programming and statistical modelling but aims to guide readers deeper into the wonders of data analytics and machine learning. Maintaining the book's structure, each chapter stands alone as much as possible, allowing readers to use it as a reference as well as a textbook. Whether revisiting fundamental concepts or diving into new, advanced topics, this book offers something valuable for every reader.
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 52 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Verlag: T&F,Crc Press,, 2025
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Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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