Nicht aus der Schweiz? Besuchen Sie lehmanns.de

Data Science Programming All-in-One For Dummies (eBook)

eBook Download: EPUB
2019 | 1. Auflage
768 Seiten
Wiley (Verlag)
978-1-119-62614-5 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Data Science Programming All-in-One For Dummies -  Luca Massaron,  John Paul Mueller
Systemvoraussetzungen
29,99 inkl. MwSt
(CHF 29,30)
Der eBook-Verkauf erfolgt durch die Lehmanns Media GmbH (Berlin) zum Preis in Euro inkl. MwSt.
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen
Your logical, linear guide to the fundamentals of data science programming Data science is exploding in a good way with a forecast of 1.7 megabytes of new information created every second for each human being on the planet by 2020 and 11.5 million job openings by 2026. It clearly pays dividends to be in the know. This friendly guide charts a path through the fundamentals of data science and then delves into the actual work: linear regression, logical regression, machine learning, neural networks, recommender engines, and cross-validation of models. Data Science Programming All-In-One For Dummies is a compilation of the key data science, machine learning, and deep learning programming languages: Python and R. It helps you decide which programming languages are best for specific data science needs. It also gives you the guidelines to build your own projects to solve problems in real time. Get grounded: the ideal start for new data professionals What lies ahead: learn about specific areas that data is transforming Be meaningful: find out how to tell your data story See clearly: pick up the art of visualization Whether you re a beginning student or already mid-career, get your copy now and add even more meaning to your life and everyone else s!

John Mueller has produced 114 books and more than 600 articles on topics ranging from functional programming techniques to working with Amazon Web Services (AWS). Luca Massaron, a Google Developer Expert (GDE),??interprets big data and transforms it into smart data through simple and effective data mining and machine learning techniques.

Erscheint lt. Verlag 9.12.2019
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Schlagworte Data Mining • Data Mining Statistics • Data Science • Statistics • Statistik
ISBN-10 1-119-62614-5 / 1119626145
ISBN-13 978-1-119-62614-5 / 9781119626145
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
EPUBEPUB (Adobe DRM)
Größe: 7,4 MB

Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM

Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belle­tristik und Sach­büchern. Der Fließ­text wird dynamisch an die Display- und Schrift­größe ange­passt. Auch für mobile Lese­geräte ist EPUB daher gut geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine Adobe-ID und die Software Adobe Digital Editions (kostenlos). Von der Benutzung der OverDrive Media Console raten wir Ihnen ab. Erfahrungsgemäß treten hier gehäuft Probleme mit dem Adobe DRM auf.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine Adobe-ID sowie eine kostenlose App.
Geräteliste und zusätzliche Hinweise

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
Datenschutz und Sicherheit in Daten- und KI-Projekten

von Katharine Jarmul

eBook Download (2024)
O'Reilly Verlag
CHF 24,40