Python for Data Science: A Hands-On Introduction
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Python for Data Science introduces you to the Pythonic world of data analysis with a learn-by-doing approach rooted in practical examples and hands-on activities.
Python for Data Science: A Hands-On Introduction
Numéro d'article: 52380517

Python for Data Science: A Hands-On Introduction

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Ce qui se démarque

Practical Learning
Engages users with hands-on projects that reinforce data science concepts, allowing learners to apply Python in real-world scenarios effectively.
Comprehensive Coverage
Covers essential data science tools and libraries, ensuring a strong foundational understanding for beginners while addressing common user challenges.
User-Friendly Format
Designed for easy navigation and understanding, making complex topics accessible and enjoyable for readers with varying experience levels.

Détails du produit

Shop Python for Data Science: A Hands-On Introduction online at a best price in Canada. 1718502206
  • Comprehensive guide to using Python for data science
  • Covers essential concepts and hands-on techniques
  • Provides practical examples and exercises
  • Written in a clear and accessible language
  • Suitable for beginners and those with prior Python knowledge
  • Ideal for individuals and professionals seeking to delve into data science
Publisher No Starch Press
Publication date August 2, 2022
Language English
Print length 240 pages
ISBN-10 1718502206
ISBN-13 978-1718502208
Item Weight 15.2 ounces (430.92 grams)
Dimensions 7.05 x 0.71 x 9.25 inches (17.9 x 1.8 x 23.5 cm)

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Beginners in Python

    Ideal for newcomers to programming who want to learn Python while focusing on data science applications.

  • Data Science Enthusiasts

    Perfect for individuals interested in data science who wish to gain practical experience with real-world datasets.

  • Professionals Upskilling

    Great for professionals looking to enhance their skill set in data analysis and Python programming for career advancement.

Not Suitable For
  • Experienced Programmers

    Not suitable for seasoned programmers who may find the content too basic and lacking in advanced topics.

DESCRIPTION DU PRODUIT

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Data Mining Editorial Review

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Python for Data Science: A Hands-On Introduction offers a mixed experience with an emphasis on practical coding although it presents some challenges. Published by No Starch Press in August 2022, the book spans 240 pages and attempts to guide beginners through Python and data science concepts. Several reviewers highlight the lack of adequate support resources such as practice solutions on GitHub, which can impede the learning process. Additionally, the book’s structure is criticized for abruptly introducing complex coding concepts without sufficient explanation, making it potentially overwhelming for those new to programming. Despite its intention to incorporate statistical techniques, crucial topics like handling real data and common statistical methods are notably absent, leading readers to seek alternative materials for a more thorough understanding.

Avis et évaluations clients

4.6
65 évaluations des clients
  • 5 étoile
    80%
  • 4 étoile
    8%
  • 3 étoile
    5%
  • 2 étoile
    6%
  • 1 étoile
    1%

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Avantages

  • Well-structured for hands-on coding experience
  • Publisher has a strong reputation
  • Appealing print length for concise learning
  • Interesting topics in data science
  • Focus on practical applications is beneficial

Les inconvénients

  • Missing supplementary materials can hinder understanding

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Informations importantes

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Caractéristiques et avantages

  • Python is an ideal choice for accessing, manipulating, and gaining insights from data of all kinds.
  • Write Python code to obtain, transform, and analyze data, practicing state-of-the-art data processing techniques
  • Discover Python’s rich set of built-in data structures for basic operations, as well as its robust ecosystem of open-source libraries for data science
  • Load data in various formats, streamline, group, and aggregate data sets, and create charts, maps, and visualizations
  • Real-world data applications including Taxi service, market basket analysis, and machine learning to predict stock prices

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