पुस्तकें — Pandas

EN
डेटा साइंस के लिए Python: एक व्यावहारिक परिचय

डेटा साइंस के लिए Python: एक व्यावहारिक परिचय

A

Yuli Vasiliev

एआई और एमएल
EN
PySpark के साथ वितरित मशीन लर्निंग: Pandas और Scikit-Learn से सहज स्थानांतरण

PySpark के साथ वितरित मशीन लर्निंग: Pandas और Scikit-Learn से सहज स्थानांतरण

A

Abdelaziz Testas

एआई और एमएल
EN
Python 3 और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

Python 3 और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

A

Oswald Campesato

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ डेटा विश्लेषण के मूल सिद्धांत

पायथन के साथ डेटा विश्लेषण के मूल सिद्धांत

A

Cuantum Technologies

एआई और एमएल
EN
पांडास बेसिक्स

पांडास बेसिक्स

A

Oswald Campesato

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग

पायथन के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग

A

Claus Führer, Olivier Verdier, Jan Erik Solem

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
Pandas के साथ व्यावहारिक डेटा विश्लेषण – दूसरा संस्करण

Pandas के साथ व्यावहारिक डेटा विश्लेषण – दूसरा संस्करण

A

Stefanie Molin

एआई और एमएल
EN
Python डेटा एनालिसिस कुकबुक

Python डेटा एनालिसिस कुकबुक

A

Ivan Idris

एआई और एमएल
RU
पायथन में प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांत: तीन एक में। खंड 2

पायथन में प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांत: तीन एक में। खंड 2

A

Ф. Ж. Таннинг

एआई और एमएल
EN
Python के साथ डेटा विश्लेषण के 50 दिन: शुरुआती के लिए अंतिम चुनौती पुस्तक

Python के साथ डेटा विश्लेषण के 50 दिन: शुरुआती के लिए अंतिम चुनौती पुस्तक

B

Benjamin Bennett Alexander

एआई और एमएल
EN
वैज्ञानिकों के लिए Python उपकरण: Anaconda, JupyterLab और Python की वैज्ञानिक लाइब्रेरीज़ का उपयोग करने का परिचय

वैज्ञानिकों के लिए Python उपकरण: Anaconda, JupyterLab और Python की वैज्ञानिक लाइब्रेरीज़ का उपयोग करने का परिचय

A

Lee Vaughan

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ व्यक्तिगत वित्त: pandas, Requests और Recurrent का उपयोग

पायथन के साथ व्यक्तिगत वित्त: pandas, Requests और Recurrent का उपयोग

B

Max Humber

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
एक्सेल के लिए पायथन: स्वचालन और डेटा विश्लेषण के लिए एक आधुनिक वातावरण

एक्सेल के लिए पायथन: स्वचालन और डेटा विश्लेषण के लिए एक आधुनिक वातावरण

A

Felix Zumstein

एआई और एमएल
RU
पायथन में वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग

पायथन में वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग

A

Кристиан Хилл

एआई और एमएल
EN
Numeric Python: NumPy, Pandas और Matplotlib के साथ Python डेटा विश्लेषण

Numeric Python: NumPy, Pandas और Matplotlib के साथ Python डेटा विश्लेषण

A

Bernd Klein

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग

A

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф

एआई और एमएल
RU
पायथन में डेटा प्रोसेसिंग। डेटा रैंगलिंग और डेटा क्वालिटी

पायथन में डेटा प्रोसेसिंग। डेटा रैंगलिंग और डेटा क्वालिटी

A

Сьюзен Макгрегор

एआई और एमएल
EN
Pandas के साथ व्यावहारिक डेटा विश्लेषण

Pandas के साथ व्यावहारिक डेटा विश्लेषण

A

Stefanie Molin

एआई और एमएल
EN
Python for Business Analytics: रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना

Python for Business Analytics: रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना

A

Mahadi Hasan Miraz, Narishah Mohamed Salleh, Hwang Ha Jin

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ अपनी अनुसंधान प्रयोगशाला को सुव्यवस्थित करना

पायथन के साथ अपनी अनुसंधान प्रयोगशाला को सुव्यवस्थित करना

A

Mark F. Russo, William Neil

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
डेटा विश्लेषण के लिए Python। Python का उपयोग करके डेटा प्रसंस्करण, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

डेटा विश्लेषण के लिए Python। Python का उपयोग करके डेटा प्रसंस्करण, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
EN
एक्सेल उपयोगकर्ताओं के लिए Python: एक शुरुआती मार्गदर्शिका

एक्सेल उपयोगकर्ताओं के लिए Python: एक शुरुआती मार्गदर्शिका

A

Chi-Chun Chou, David Wang

अन्य
RU
डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। डेटा प्रोसेसिंग, सांख्यिकीय मॉडल बनाना और मशीन लर्निंग।

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। डेटा प्रोसेसिंग, सांख्यिकीय मॉडल बनाना और मशीन लर्निंग।

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
RU
हेड्ट एम. - पांडास सीखना - 2018

हेड्ट एम. - पांडास सीखना - 2018

F

М. Хейдт

एआई और एमएल
RU
व्यावहारिक डेटा प्रोसेसिंग: पेशेवरों के लिए Python और Pandas

व्यावहारिक डेटा प्रोसेसिंग: पेशेवरों के लिए Python और Pandas

A

Игорь Свинаренко

एआई और एमएल
RU
Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और IPython के साथ प्राथमिक डेटा प्रसंस्करण

Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और IPython के साथ प्राथमिक डेटा प्रसंस्करण

A

Уэс Маккини

एआई और एमएल
RU
डेटा साइंस सीखना। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, अन्वेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

डेटा साइंस सीखना। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, अन्वेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

A

Сэм Лау, Джозеф Гонсалес, Дебора Нолан

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
Python भाषा में गणितीय मॉडलिंग और अनुकूलन की मूल बातें

Python भाषा में गणितीय मॉडलिंग और अनुकूलन की मूल बातें

A

А. А. Дробышев, П. А. Головинский, Е. А. Михин

एल्गोरिदम और सिद्धांत
EN
एक्सेल उपयोगकर्ताओं के लिए पायथन: एक्सेल आता है? आप पायथन सीख सकते हैं

एक्सेल उपयोगकर्ताओं के लिए पायथन: एक्सेल आता है? आप पायथन सीख सकते हैं

A

Tracy Stephens

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
द डैश की पुस्तक: पायथन और प्लॉटली के साथ डैशबोर्ड बनाएं

द डैश की पुस्तक: पायथन और प्लॉटली के साथ डैशबोर्ड बनाएं

A

Adam Schroeder, Christian Mayer, Ann Marie Ward

एआई और एमएल
EN
Python डेटा एनालिटिक्स: Pandas, NumPy, और Matplotlib के साथ

Python डेटा एनालिटिक्स: Pandas, NumPy, और Matplotlib के साथ

A

Fabio Nelli

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण के लिए पायथन प्रोग्रामिंग

मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण के लिए पायथन प्रोग्रामिंग

A

Игорь Семенов

एआई और एमएल
RU
प्रैक्टिकल डेटा एनालिटिक्स। पायथन में डेटा संग्रह, प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन

प्रैक्टिकल डेटा एनालिटिक्स। पायथन में डेटा संग्रह, प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन

A

Игорь Семичев

एआई और एमएल
EN
पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस सीखें: एक त्वरित-प्रारंभ गाइड

पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस सीखें: एक त्वरित-प्रारंभ गाइड

A

Engy Fouda

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग के लिए पायथन प्रोग्रामिंग

मशीन लर्निंग के लिए पायथन प्रोग्रामिंग

B

Д. Н. Иванов

एआई और एमएल
RU
डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
RU
प्रोग्रामिंग। इंजीनियरों के लिए पायथन की मूल बातें

प्रोग्रामिंग। इंजीनियरों के लिए पायथन की मूल बातें

A

Т. П. Никитина, Л. В. Королев

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
डेटा साइंस के लिए पायथन के मूल सिद्धांत

डेटा साइंस के लिए पायथन के मूल सिद्धांत

A

Кеннеди Берман

एआई और एमएल
RU
डेटा एनालिटिक्स में गहराई से उतरना

डेटा एनालिटिक्स में गहराई से उतरना

A

Джордж Маунт

एआई और एमएल
RU
Python और डेटा विश्लेषण

Python और डेटा विश्लेषण

A

Уэс Маккинли

एआई और एमएल
RU
डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
RU
अति-तेज़ पायथन। बड़े डेटा सेट के साथ काम करने के लिए प्रभावी तकनीकें

अति-तेज़ पायथन। बड़े डेटा सेट के साथ काम करने के लिए प्रभावी तकनीकें

A

Тиаго Антао

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और Jupyter का उपयोग करके डेटा की प्राथमिक प्रसंस्करण।

Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और Jupyter का उपयोग करके डेटा की प्राथमिक प्रसंस्करण।

A

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
EN
डेटा साइंस के लिए पायथन फॉर डमीज़, तीसरा संस्करण

डेटा साइंस के लिए पायथन फॉर डमीज़, तीसरा संस्करण

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

एआई और एमएल
EN
पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न: अपने इंटरव्यू को क्रैक करने के लिए एक संपूर्ण प्रश्न बैंक

पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न: अपने इंटरव्यू को क्रैक करने के लिए एक संपूर्ण प्रश्न बैंक

A

Vishwanathan Narayanan

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ डेटा क्लस्टरिंग: सिद्धांत से कार्यान्वयन तक

पायथन के साथ डेटा क्लस्टरिंग: सिद्धांत से कार्यान्वयन तक

A

Guojun Gan

एआई और एमएल
RU
इंजीनियरिंग कार्यों के लिए पायथन

इंजीनियरिंग कार्यों के लिए पायथन

A

Евгений Ильин

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
Python के साथ बायोइन्फॉर्मेटिक्स: एक रेसिपी पुस्तक। कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी की वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए आधुनिक Python लाइब्रेरीज़ और एप्लिकेशन।

Python के साथ बायोइन्फॉर्मेटिक्स: एक रेसिपी पुस्तक। कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी की वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए आधुनिक Python लाइब्रेरीज़ और एप्लिकेशन।

A

Тиаго Антао

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
पायथन के साथ सांख्यिकी और कैलकुलस कार्यशाला

पायथन के साथ सांख्यिकी और कैलकुलस कार्यशाला

A

Peter Farrell, Alvaro Fuentes, Ajinkya Sudhir Kolhe, Quan Nguyen, Alexander Joseph Sarver, Marios Tsatsos

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
Python: Pandas का व्यावहारिक उपयोग। डेटा विश्लेषण पर 200 अभ्यास समाधान और स्पष्टीकरण के साथ।

Python: Pandas का व्यावहारिक उपयोग। डेटा विश्लेषण पर 200 अभ्यास समाधान और स्पष्टीकरण के साथ।

A

Реувен Лернер

एआई और एमएल
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