Data Science Essentials For Dummies (eBook)
195 Seiten
Wiley (Verlag)
978-1-394-29702-3 (ISBN)
Feel confident navigating the fundamentals of data science
Data Science Essentials For Dummies is a quick reference on the core concepts of the exploding and in-demand data science field, which involves data collection and working on dataset cleaning, processing, and visualization. This direct and accessible resource helps you brush up on key topics and is right to the point-eliminating review material, wordy explanations, and fluff-so you get what you need, fast.
- Strengthen your understanding of data science basics
- Review what you've already learned or pick up key skills
- Effectively work with data and provide accessible materials to others
- Jog your memory on the essentials as you work and get clear answers to your questions
Perfect for supplementing classroom learning, reviewing for a certification, or staying knowledgeable on the job, Data Science Essentials For Dummies is a reliable reference that's great to keep on hand as an everyday desk reference.
Lillian Pierson, PE, is the founder and fractional CMO at Data-Mania, as well as a globally recognized growth leader in technology. To date, she has helped educate approximately 2 million professionals on how to leverage AI, data strategy, and data science to drive business growth.
Feel confident navigating the fundamentals of data science Data Science Essentials For Dummies is a quick reference on the core concepts of the exploding and in-demand data science field, which involves data collection and working on dataset cleaning, processing, and visualization. This direct and accessible resource helps you brush up on key topics and is right to the point eliminating review material, wordy explanations, and fluff so you get what you need, fast. Strengthen your understanding of data science basics Review what you've already learned or pick up key skills Effectively work with data and provide accessible materials to others Jog your memory on the essentials as you work and get clear answers to your questions Perfect for supplementing classroom learning, reviewing for a certification, or staying knowledgeable on the job, Data Science Essentials For Dummies is a reliable reference that's great to keep on hand as an everyday desk reference.
| Erscheint lt. Verlag | 8.11.2024 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Office Programme ► Outlook |
| Schlagworte | beginner data science book • beginner data science guide • beginning data science • Data science beginners • Data Science Book • data science for beginners • Data Science Guide • data science skills • data science tips • data science tricks • quick data science |
| ISBN-10 | 1-394-29702-5 / 1394297025 |
| ISBN-13 | 978-1-394-29702-3 / 9781394297023 |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
PDF (Adobe DRM)Größe: 5,8 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: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
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
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.
aus dem Bereich
