Data Science - Timbers, Tiffany
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Présentation Data Science de Timbers, Tiffany Format Broché
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Résumé :
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Sommaire: Preface Foreword Acknowledgments 1. Python and Pandas 2. Reading in data locally and from the web 3. Cleaning and wrangling data 4. Effective data visualization 5. Classification I: training & predicting 6. Classification II: evaluation & tuning 7. Regression I: K-nearest neighbors 8. Regression II: linear regression 9. Clustering 10. Statistical inference 11. Combining code and text with Jupyter 12. Collaboration with version control 13. Setting up your computer Bibliography Index
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