- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- All Books /
- دليل Python Data Science: الأدوات الأساسية للعمل مع البيانات (غلاف عادي)
دليل Python Data Science: الأدوات الأساسية للعمل مع البيانات (غلاف عادي)
MAD 665
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from أمريكا
كمية:
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
بكل بساطة، هذا هو المرجع الضروري للحوسبة العلمية في بايثون.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف أمن
منتجات أصلية %100
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
مايفيد
تفاصيل المنتج
- Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you'll learn how: IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
| تنسيق الكتاب | غلاف عادي |
| خيال / قصصي | غير روائي |
| النوع | الحوسبة والإنترنت |
| تاريخ النشر | يناير 2023 |
| صفحات | 588 |
| مستوى القراءة | جنرال لواء |
| الإصدار | الطبعة الثانية |
| الناشر | O'Reilly Media |
| اللغات الأصلية | الإنجليزية |
| لغة | الإنجليزية |
| قابل للتحصيل | N |
| ارتفاع المنتج المجمع | 9.2 في ( 23.4 سم ) |
| وزن المنتج المجمع | 2.15 رطل (980 غرام) |
| عنوان موضوع بيساك | أجهزة الكمبيوتر |
من يجب أن يشتري؟
-
طموحون في البيانات
مثالي للمبتدئين الذين يدخلون علم البيانات، حيث يوفر المعرفة الأساسية والأدوات العملية لتحليل البيانات.
-
المحللون والإحصائيون
مفيد للمحترفين الذين يتطلعون إلى تعزيز مهارات التعامل مع البيانات باستخدام Python وتعلم التقنيات التحليلية المتقدمة.
-
المعلمين والمدربين
مصدر مثالي لتدريس مفاهيم علم البيانات، حيث يقدم تفسيرات واضحة وأمثلة برمجية للاستخدام في الفصول الدراسية.
-
المبتدئين كاملة
قد يرهق أولئك الذين ليس لديهم خلفية في البرمجة، لأنه يفترض فهمًا أساسيًا لبايثون ومفاهيم البرمجة.
-
الممارسين المتقدمين
قد يجد علماء البيانات ذوو الخبرة أن المحتوى أساسي للغاية ويفتقر إلى الموضوعات المتقدمة أو المناقشات المتعمقة.
-
الأدوار غير الفنية
قد يواجه المحترفون في المجالات غير التقنية صعوبة في ربط المحتوى التقني بمسؤولياتهم اليومية.
وصف المنتج
About This Item
The Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition, is a must-have resource for anyone engaged in data science and analysis. This comprehensive handbook provides a practical guide to using Python to analyze and visualize data, making it an essential tool for professionals, students, and enthusiasts alike. With the exponential growth of data in recent years, it is imperative to have the right tools and skills to make sense of this information. Python has become the go-to programming language for data science, and this handbook is your ultimate companion on this exciting journey. Whether you are a beginner or an experienced data scientist, this paperback edition offers a wealth of knowledge and practical examples to help you master Python's data science capabilities.
From manipulating and cleaning data to exploring and visualizing it, this handbook covers all essential aspects of data science. With Python Data Science Handbook, you will learn how to use Python libraries such as NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn, which are widely used in the field. These libraries provide powerful tools for data manipulation, analysis, and modeling, allowing you to perform complex operations with ease. Additionally, this handbook covers key concepts in data science, including statistical analysis, machine learning, and data visualization. You will learn how to build and evaluate machine learning models, perform advanced statistical tests, and create insightful visualizations to communicate your findings effectively. Whether you are studying data science, transitioning to a career in the field, or simply looking to enhance your analytical skills, the Python Data Science Handbook provides the knowledge and techniques you need to succeed.
Explore the endless possibilities of Python for data science and unlock the full potential of your data. Get your hands on the Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition, and take your data analysis skills to new heights. Start your journey into the world of data science today.
أسئلة وأجوبة العملاء
-
سؤال:
ما الذي يتضمنه دليل علوم بيانات بايثون؟
إجابه: يتضمن الدليل أدوات أساسية مثل IPython وNumPy وPandas وMatplotlib وScikit-Learn. -
سؤال:
لمن هذا الكتاب مناسب?
إجابه: إنه مناسب للباحثين والعلماء وعشاق البيانات الذين هم بالفعل على دراية ببرمجة بايثون. -
سؤال:
كيف يمكن لهذا الكتاب أن يساعدني في مشاريع البيانات الخاصة بي؟
إجابه: ويقدم إرشادات حول معالجة البيانات وتصورها وبناء نماذج التعلم الآلي بشكل فعال.
Jake Vanderplas All Books مراجعة تحريرية
مراجعات العملاء وتقييماتهم
-
5 نجمة
0%
-
4 نجمة
100%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- دليل شامل لعلم البيانات
- أمثلة واضحة وسهلة الفهم
- يغطي الأدوات الأساسية بشكل شامل
- رائع للمبتدئين والخبراء
- منظم بشكل جيد للرجوع إليه بسرعة
سلبيات
- قد تبدو بعض الأمثلة قديمة بعض الشيء.
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
MAD 665
اطلب الآن واحصل عليه حول الجمعة, يونيو 26
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
المميزات والفوائد
- دليل شامل لمكتبات بايثون الأساسية لعلم البيانات.
- مثالي للعلماء ومحترفي البيانات الذين لديهم دراية بلغة بايثون.
- يغتي أدوات منذ IPython وNumPy وPandas وMatplotlib وScikit-Learn.
- مثالي للمهام اليومية في معالجة البيانات وتنظيفها وتصورها.
- تعلم كيفية بناء النماذج الإحصائية ونماذج التعلم الآلي بشكل فعال.
- يقدم الإصدار المحدث موردًا شاملاً لعشاق علوم البيانات.