Data Engineering in Python: Grundlagen der Datenanalyse mit Pandas, NumPy und Scikit-learn
A

Data Engineering in Python: Grundlagen der Datenanalyse mit Pandas, NumPy und Scikit-learn

Data Science
Python data engineering Pandas NumPy Scikit-learn data analysis machine learning
Autor
A. Ju. Ginko (Übersetzer)
Verlag
DMK Press
Jahr
2025
Sprache
Russisch
188
Dieses Buch bewerten

Zum Lesen des Buches, Anmelden / Registrieren

Vorschau des Fragments

Ähnliche Bücher

Python und Datenanalyse. Primäre Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

Python und Datenanalyse. Primäre Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

Wes McKinney

Einführung in maschinelles Lernen mit Python. Ein Leitfaden für Data Scientists.

Einführung in maschinelles Lernen mit Python. Ein Leitfaden für Data Scientists.

Andreas Müller, Sara Guido

Python und Datenanalyse. Primäre Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und IPython

Python und Datenanalyse. Primäre Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und IPython

Wes McKinney

Datenvorbereitung in Python. Band 1. Werkzeuge und Validierung

Datenvorbereitung in Python. Band 1. Werkzeuge und Validierung

A. W. Grusdew

Pandas lernen

Pandas lernen

Michael Heidt, Artjom Grusdew

Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

Bastien Chardin, Luca Massaron, Alberto Boschetti

Python für anspruchsvolle Aufgaben: Data Science. 2. internationale Aufl.

Python für anspruchsvolle Aufgaben: Data Science. 2. internationale Aufl.

Jake Vander Plas

Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

Sebastian Raschka, Yusi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

Erstellung von Machine-Learning-Systemen mit Python. 2. Auflage

Erstellung von Machine-Learning-Systemen mit Python. 2. Auflage

Luis Pedro Coelho, Willi Richert