Python for Data Analysis /
Contiene: 1) Preliminares; 2) Fundamentos del lenguaje Python, IPhoton y Jupyter Notebooks; 3) Estructuras de datos; 4) Fundamentos de NumPy: matrices y computación vectorizada; 5) Introducción a los pandas; 6) Carga datos, almacenamiento y formatos de archivo; 7) Limpieza y preparación de datos; 8)...
保存先:
| 第一著者: | |
|---|---|
| フォーマット: | 図書 |
| 言語: | 英語 |
| 出版事項: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2022, c2022
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
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| 082 | |a 005. 133 |b MCK | ||
| 100 | |a McKinney, Wes |e (autor) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Python for Data Analysis / |c W. McKinney. |
| 264 | 4 | |a Sebastopol, EUA : |b O'Reilly, |c 2022, c2022 | |
| 264 | 2 | |a Birmingham, EUA : |b EBSCOhost [distribución], |c 2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XVI, 564 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a computadora |b c |2 rdamedio | ||
| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 506 | 1 | |a 1 licencia | |
| 520 | |a Contiene: 1) Preliminares; 2) Fundamentos del lenguaje Python, IPhoton y Jupyter Notebooks; 3) Estructuras de datos; 4) Fundamentos de NumPy: matrices y computación vectorizada; 5) Introducción a los pandas; 6) Carga datos, almacenamiento y formatos de archivo; 7) Limpieza y preparación de datos; 8) Manipulación de datos: unir, combinar y modelar; 9) Gráficos y visualización; 10) Agregación de datos y operaciones de grupo; 11) Series de tiempo; 12) Introducción a las bibliotecas de modelado Python; 13) Ejemplos de análisis de datos. | ||
| 521 | |a 2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Nanotecnología | ||
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| 650 | |a Series de Tiempo | ||
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| 650 | |a Proceso Electrónico de Datos - |x Tema Principal | ||
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