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Numéro d'article:
86750251
Learning Ipython for Interactive Computing and Data Visualization - Second Edition
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86750251
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Ce qui se démarque
Interactive Learning
Offers an engaging, hands-on approach to mastering IPython and Jupyter Notebook, making it ideal for data analysts eager to enhance their skills in real-time computing.
Comprehensive Coverage
Provides in-depth tutorials on data visualization and numerical computing, ensuring learners gain a thorough understanding crucial for effective data analysis.
Updated Techniques
Features the latest practices and tools in interactive computing, empowering users to leverage current technology trends for optimized data manipulation and visualization.
Détails du produit
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | October 1, 2015 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| Print length | 175 pages |
| ISBN-10 | 1783986980 |
| ISBN-13 | 978-1783986989 |
| Item Weight | 12.8 ounces (362.88 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 0.46 x 9.25 inches (19.1 x 1.2 x 23.5 cm) |
À qui est-ce destiné ?
-
Data Analysts
Ideal for data analysts seeking practical skills in data visualization and interactive computing with Python.
-
Beginners
Great for programming novices wanting to learn Python and data analysis using Jupyter Notebook effectively.
-
Educators
Useful for teachers wishing to incorporate interactive computing and data visualization in their curriculum using IPython.
-
Advanced Users
May not suit experienced programmers who already possess advanced skills in Python and data visualization.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Learning Ipython for Interactive Computing and Data Visualization - Second Edition
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Python Editorial Review
This book on IPython for interactive computing and data visualization has received mixed reviews from customers. While some appreciate it as a good primer for learning Jupyter, IPython, and data science, others find it too short and basic, wanting more in-depth coverage of topics like pandas, numpy, and matplotlib. The book is described as a decent introduction, with concise examples and a tutorial approach, but some customers feel that later chapters are not as strong as the initial ones. Overall, opinions are divided on whether the book meets expectations, with some readers looking for a more comprehensive resource. **
Avis et évaluations clients
1 évaluations des clients
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Avantages
- Good introduction to Jupyter, IPython, and data science
- Covers a variety of topics
- Includes a tutorial with a data set to follow along
Les inconvénients
- Some chapters are not as strong
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