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Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
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Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
Learning Data Science is the first book to cover foundational skills in both programming and statistics that encompass the entire data science lifecycle.
Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
Artículo nº.: 101849341

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Lo que más destaca

Comprehensive Coverage
This book provides an all-in-one approach to data science, encompassing essential skills from data wrangling to modeling, making it ideal for beginners and intermediate learners seeking a thorough understanding.
Practical Python Focus
With a strong emphasis on Python, the book equips readers with practical coding examples and exercises, empowering them to apply data science concepts effectively in real-world scenarios.
Visualization Techniques
It expertly covers visualization methods, enabling readers to present data insights clearly and effectively, which is crucial for decision-making in any data-driven field.

Detalles del producto

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Peso del artículo2 libras (910 gramos)

¿Quién debería comprarlo?

Suitable For
  • Aspiring Data Scientists

    Perfect for beginners looking to understand core data science principles using Python through hands-on projects and examples.

  • Students and Academics

    Ideal for students studying data analytics or data science who require structured learning and practical applications.

  • Professionals Transitioning Careers

    Beneficial for professionals seeking to shift into data-focused roles needing foundational knowledge in data manipulation and analysis.

Not Suitable For
  • Complete Beginners

    Not suitable for those with no prior programming experience as it assumes basic knowledge of Python.

  • Advanced Data Practitioners

    Less beneficial for experienced data scientists looking for in-depth techniques or niche specializations beyond foundational concepts.

  • Usuarios no técnicos

    Not recommended for individuals without technical skills or interest in programming, as content is code-centric and analytical.

DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO

Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python

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Preguntas y respuestas de los clientes

  • Pregunta: Do I need prior programming experience to benefit from this book?

    Respuesta: A basic knowledge of Python programming is recommended but not mandatory.
  • Pregunta: What kind of tools will I learn to use in this book?

    Respuesta: You will learn to use industry-standard tools such as pandas for data analysis.
  • Pregunta: Is this book suitable for someone working in a non-technical role?

    Respuesta: Yes, it is designed for both aspiring data scientists and those in non-technical roles looking to understand data science.

Python Editorial Review

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Reseñas y valoraciones de clientes

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1 valoraciones de los clientes
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MT
Mohd
Verified buyer

“The product received very good packaging & safe…Thank You”

16 June 2026 · via Trustpilot
SJ
Shawati
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“Accurate delivery timing given”

16 June 2026 · via Trustpilot
YB
Youcef
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“Not madly expensive like I thought, and much quicker than promised.”

15 June 2026 · via Trustpilot
LM
Leila
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“Never dealt with Ubuy before, but everything worked out great. Seamless cross border purchasing and shipping. Thanks!”

6/7/2026 · via Trustpilot
KA
Kwame
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“The process was smooth, with clear communication and timelines. This was my 1st purchase and I am really impressed. I will definitely be coming back.”

12 June 2026 · via Trustpilot
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Características y beneficios

  • Master data science skills to transform raw data into actionable insights.
  • Learn programming and statistics foundational skills essential for data scientists.
  • Ideal for aspiring data scientists and data analysts seeking to bridge technical gaps.
  • Gain proficiency in industry-standard tools like pandas for data manipulation.
  • Explore data collection techniques including text processing and web scraping.
  • Visualize and model data to draw generalized conclusions and insights.

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