Оплачивайте покупку по частям
Всё просто
Получайте заказы сразу, а платите за них постепенно.
-
25%
Платёж сегодня
-
25%
Через 2 недели
-
25%
Через 4 недели
-
25%
Через 6 недель
-
25%
Платёж сегодня
-
25%
Через 2 недели
-
25%
Через 4 недели
-
25%
Через 6 недель
-
25%
Платёж сегодня
-
25%
Через 2 недели
-
25%
Через 4 недели
-
25%
Через 6 недель
- Покупка уже ваша
- Выбирайте любые понравившиеся товары, сборка заказа начнётся сразу после оформления и оплаты первых 25% стоимости. 4 небольших платежа
- Плати частями – просто ещё один способ оплаты: сервис автоматически будет списывать по 1/4 от стоимости покупки каждые 2 недели.
- Нужно просто ввести ФИО, дату рождения, номер телефона и данные банковской карты.
- Соберите корзину на общую сумму от 1 000 ₽ до 150 000 ₽.
- В способе оплаты нужно выбрать «Оплата частями».
- Спишем первый платёж и отправим вам заказ. Остальное — точно по графику.
Описание
Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу.
Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.
Во второе издание добавлены новые приложения, посвященные предварительной подготовке данных и настройке гиперпараметров, работе с датами, строками и предупреждениями. Подробно освещены алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга CatBoost и логистической регрессии.
Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.
Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.
Во второе издание добавлены новые приложения, посвященные предварительной подготовке данных и настройке гиперпараметров, работе с датами, строками и предупреждениями. Подробно освещены алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга CatBoost и логистической регрессии.
Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.
Показать полностью
Свернуть
Характеристики
Тип обложки
Твердый переплет
ISBN
978-5-97060-670-4
Количество страниц
650
Автор
Хейдт М., Груздев А.
Формат
70x100/16
Издательство
ДМК Пресс
Тип бумаги
Офсетная
Габариты
24x17x3,8
Год издания.
2019
Тираж
200
Язык издания
русский
Отзывы
Отзывов еще никто не оставлял