- Hemsida /
- Böcker /
- Datorer och teknik /
- Databases & Big Data /
- Data Processing /
- The Pandas Workshop: A comprehensive guide to...
The Pandas Workshop: A comprehensive guide to using Python for data analysis with real-world case studies
SEK 767
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from USA
Ubuy arbetar hårt för att skydda din säkerhet och integritet. Vårt avancerade betalningssäkerhetssystem säkerställer konfidentialitet genom att kryptera din information vid överföring med hjälp av AES (Advanced Encryption Standards) och SSL (Secure Socket Layer) protokoll. Dina betalningsuppgifter är 100% säkra eftersom vi inte delar dem med tredjepartssäljare.
The Pandas Workshop will teach you how to be more productive with data and generate real business insights to inform your decision-making.
Köp nu betala senare
Fast
Shipping
Gratis
returrätt*
Säker förpackning
100% originalprodukter
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Produktinformation
| Item Weight | 1.5 lbs (680 grams) |
PRODUKTBESKRIVNING
The Pandas Workshop: A comprehensive guide to using Python for data analysis with real-world case studies
Kundfrågor och svar
-
fråga:
Do I need prior knowledge of pandas to start this workshop?
svar: No, previous knowledge of pandas is not necessary. -
fråga:
What programming language do I need to know before using this book?
svar: You should have prior experience working with the Python programming language. -
fråga:
What practical skills will I gain from this workshop?
svar: You will learn data retrieval, transformation, visualization, and modeling techniques using pandas.
Data Processing Editorial Review
**** The landscape of data analysis and manipulation has been enriched by the introduction of "The Pandas Workshop," a comprehensive guide that caters to both novices and those with some experience in using Pandas. This book distinguishes itself by offering a hands-on approach, integrating explanations with exercises throughout each chapter. The interactive format keeps readers engaged and allows for practical application of concepts as they are introduced. Readers commend the book for its thoroughness—spanning over 700 pages, it dives deep into not just Pandas, but also touches on essential tools like NumPy and visualization libraries such as Matplotlib and Seaborn. The inclusion of diverse datasets provides a wealth of practical examples that encourages experimentation and enhances understanding. However, some readers noted that the variety of datasets might lead to confusion as they apply different functions, suggesting that a unifying dataset might streamline the learning process. The book excels in breaking down complex topics like date/time handling, with dedicated chapters that reveal the intricacies of these operations, catering to both those new to the subject and seasoned professionals looking for a refresher. Notably, the clear, conversational tone of the book simplifies complex ideas, making it feel accessible and personable. One of the most praised features of "The Pandas Workshop" is how it bolsters hands-on practice with plotting and visualizing data, an essential skill in data science. The structured learning path, combined with reminders and clear examples, ensures that readers do not get lost in the dense material. Overall, "The Pandas Workshop" stands out as a recommended resource for anyone on their data science journey, especially those eager to master Pandas. Whether you are just starting or looking to refine your skills, this book offers valuable insights and practical knowledge necessary for success in the field. **
Kundrecensioner & betyg
-
5 stjärna
100%
-
4 stjärna
0%
-
3 stjärna
0%
-
2 stjärna
0%
-
1 stjärna
0%
Recensera denna produkt
Dela dina tankar med andra kunder
Fördelar
- Hands-on learning approach with integrated exercises throughout chapters.
- Comprehensive coverage of Pandas plus additional tools like NumPy and visualization libraries.
- Clear and accessible writing style, engaging tone.
- In-depth treatment of date/time data management.
- Diverse datasets provide rich learning experiences.
- Effective organization and structure enhance understanding.
Nackdelar
- Extensive use of various datasets may sometimes lead to confusion.
Produktens prishistorik
Viktig information
- Begränsningar: För produkter som levereras internationellt, observera att tillverkarens garanti inte är giltig. Tillverkarens servicealternativ kanske inte är tillgängliga; produktmanualer, instruktioner och kanske inte finns på destinationslandets språk; produkterna (och medföljande material) får inte utformas i enlighet med destinationslandets standarder, specifikationer och märkningskrav. och produkterna kanske inte överensstämmer med destinationslandets spänning och andra elektriska standarder (kräver användning av en adapter eller omvandlare om det är lämpligt). Mottagaren ansvarar för att produkten lagligt kan importeras till destinationslandet. Vid beställning från Ubuy eller dess partners är mottagaren importör och måste följa alla lagar och förordningar i destinationslandet.
- Alla produkter på Ubuy är inte till salu, eftersom Ubuy är en global sökmotor. Produkterna omfattas av export-/handelsbestämmelser.
SEK 767
Förnärvarande icke tillgänglig..
Vi vet inte när eller om denna artikel kommer att vara tillgänglig igen..
Denna artikel är inte begränsad i mitt land. (Klicka på ovanstående länk om den här artikeln inte är begränsad i ditt land, så vårt team kommer att granska och tillåta.)
Ubuy arbetar hårt för att skydda din säkerhet och integritet. Vårt avancerade betalningssäkerhetssystem säkerställer konfidentialitet genom att kryptera din information vid överföring med hjälp av AES (Advanced Encryption Standards) och SSL (Secure Socket Layer) protokoll. Dina betalningsuppgifter är 100% säkra eftersom vi inte delar dem med tredjepartssäljare.
Funktioner
- Learn to analyze real datasets with Python using pandas.
- Unlock deeper insights from diverse data sources like databases and web data.
- Engage in hands-on exercises to build confidence and experience.
- Quickly write clean code and understand practical applications.
- Tackle real-world scenarios to improve data science skills.
- Prepare for real data science projects with practical challenges.
