Представление документа в формате MARC21

Поле Инд. ПП Название Значение
Тип записи a
Библиографический уровень m
001 Контрольный номер 117f4168af2e4e7291e95091e887e4c2
005 Дата корректировки 20250411210521.0
020 a ISBN 978-601-08-3564-1
040 a Служба первич. каталог. 10013504
b Код языка каталог. rus
e Правила каталог. PSBO
041 0_ a Код языка текста rus
080 a Индекс УДК 004.41
080 a Индекс УДК 004.42
080 a Индекс УДК 004.43
080 a Индекс УДК 004.6
080 a Индекс УДК 004.6:004.92
080 a Индекс УДК 004.85
090 r Идентификатор организации 10013504
a Полочн. индекс 004.4
x Авторский знак П 373
100 1_ a Автор Плас Джейк Вандер
e Роль лиц Автор
245 10 a Заглавие Python для сложных задач: наука о данных
c Ответственность Джейк Вандер Плас ; [перевела с английского Л. Киселева]
250 a Основные сведения об издании 2-е междунар. изд.
260 a Место издания Астана
b Издательство Sprint Book
c Дата издания 2024
300 a Объем 590 с.
b Иллюстрации/ тип воспроизводства ил.
440 _0 a Серия Бестселлеры O'Reilly
500 a Примечание Оригинальное название: Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data 2nd Edition. - Доступна электронная версия издания 2021 г.. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/376830. - Режим доступа: по подписке, после регистрации в ЭБС " Ibooks" из сети МАИ
520 0_ a Аннотация Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python. 5 причин прочитать: IPython и Jupyter — это идеальная вычислительная среда для специалистов, использующих Python. Класс DataFrame для эффективного хранения и обработки маркированных/табличных данных. ndarray для эффективного хранения плотных массивов данных и управления ими. Matplotlib и гибкие средства визуализации данных. Scikit-Learn для эффективной реализации на Python наиболее важных и хорошо зарекомендовавших себя алгоритмов машинного обучения.
653 0_ a Ключевые слова ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ - PYTHON; PYTHON; ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; ПРОГРАММИРОВАНИЕ ЭВМ; ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ PYTHON; ОБРАБОТКА ДАННЫХ - ПРОГРАММИРОВАНИЕ В PYTHON; ВИЗУАЛИЗАЦИЯ; ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ; ИНТЕРАКТИВНЫЙ БЛОКНОТ; ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ИНТЕРФЕЙС; IPYTHON; NUMPY; PANDAS; MATPLOTLIB; SCIKIT-LEARN; YUPYTER; JUPYTER NOTEBOOK; КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА; КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА - ПРОГРАММИРОВАНИЕ В PYTHON; АНАЛИЗ ДАННЫХ - ПРОГРАММИРОВАНИЕ В PYTHON; НАУЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В PYTHON; НАУКА О ДАННЫХ - ПРОГРАММИРОВАНИЕ В PYTHON; ГРАФИЧЕСКИЙ ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
700 12 a Другие авторы Киселева Л.
e Роль лиц Переводчик
700 12 a Другие авторы ВандерПлас Джейк
e Роль лиц Автор
700 12 a Другие авторы Вандер Плас Джейк
e Роль лиц Автор
856 40 u URL https://ibooks.ru/bookshelf/376830
900 a Имя макрообъекта обложка.ython для сложных задач_ наука о данных Вандер П.Дж.;2024
901 t Тип документа m
952 a Тип литературы для КСУ ВШ КНПрР
a Тип литературы для КСУ ВШ ЭНПрР