Murach's Python for Data Science
Learn how to use Python libraries to get, clean, prepare, and analyze data at a professional level.
Murach's Python for Data Science
Nº de artículo: 95622936

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What Stands Out

Comprehensive Training
This edition offers in-depth tutorials covering Python concepts, libraries, and data analysis techniques, making it ideal for beginners and experienced users aiming to enhance their data science skills.
Practical Examples
Packed with real-world examples and exercises, this book promotes hands-on learning, helping users apply Python in practical data scenarios, thus reinforcing their understanding effectively.
Reference Guide
Serving as both a training resource and a reference manual, it provides quick access to essential Python information, making it invaluable for data scientists needing immediate answers during projects.

Detalles de producto

Shop Murach's Python for Data Science online at a best price in Colombia. 1943873178
Publisher Mike Murach and Associates Inc
Publication date May 15, 2024
Edition 2nd
Language English
Print length 592 pages
ISBN-10 1943873178
ISBN-13 978-1943873173
Item Weight 2.6 pounds (1.18 kg)
Dimensions 8 x 1.5 x 10 inches (20.3 x 3.8 x 25.4 cm)

Who Should Buy?

Suitable For
  • Beginners to Python

    Ideal for individuals who are just starting out and need structured learning and practical examples.

  • Data Science Students

    Perfect for students in data science courses looking for a comprehensive resource that combines training and reference.

  • Professionals Transitioning Fields

    Great for professionals seeking to shift into data science and require a solid foundation in Python programming.

Not Suitable For
  • Advanced Programmers

    Programmers who already have extensive knowledge of Python may find this book too basic and not challenging enough.

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Murach's Python for Data Science

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Data Mining Editorial Review

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  • Comprehensive coverage of Python
  • Great for beginners and experts
  • Clear explanations and examples
  • Useful training and reference material
  • Well-structured and organized

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