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OFFERTA DEL GIORNO

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, 26 settembre 2025 - 25 gennaio 2026.
A cura di Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; ril., pp. 456, 300 ill. col., cm 24x29.

prezzo di copertina: € 80.00

Beato Angelico

Costo totale: € 80.00 € 189.00 aggiungi al carrello carrello

Libri compresi nell'offerta:

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, 26 settembre 2025 - 25 gennaio 2026.
A cura di Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; ril., pp. 456, 300 ill. col., cm 24x29.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 80.00)

Beato Angelico

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Ospedaletto, 2007; ril., pp. 320, ill. col., tavv. col., cm 25,5x29.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 77.00)

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Segni dell'Eucarestia

A cura di M. Luisa Polichetti.
Ancona, Osimo, Loreto Jesi, Senigallia, Fabriano e Metelica, 23 giugno - 31 ottobre 2011.
Torino, 2011; br., pp. 221, ill. b/n e col., cm 24x28.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 32.00)

Segni dell'Eucarestia

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Data science. Guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati

Apogeo

Traduzione di Poli P.
Milano, 2017; br., pp. XIII-319, cm 17x24.
(Guida Completa).

collana: Guida Completa

ISBN: 88-503-3419-2 - EAN13: 9788850334193

Testo in: testo in  italiano  

Peso: 0.46 kg


Questo libro si rivolge ai programmatori che vogliono entrare nel mondo della scienza dei dati scoprendo come unire competenze che spaziano dalla matematica alle analisi di business attraverso - naturalmente - la programmazione. Lo scopo è insegnare come affrontare dati eterogenei trasformandoli in idee e insight. Nel corso dei vari capitoli vengono presentati gli elementi che un data scientist deve padroneggiare: la definizione del dominio di analisi, il recupero e la pulizia di dati grezzi, il calcolo delle probabilità, i modelli statistici, fino all'applicazione di algoritmi di machine learning. Non mancano approfondimenti su come normalizzare e preparare i dati prima di un'analisi, oltre a suggerimenti su come presentare e comunicare i risultati in modo efficace. Tutti i passaggi chiave sono corredati da esempi di pseudocodice per illustrare al meglio gli algoritmi in uso mentre gli esempi di codice utilizzano prevalentemente il linguaggio Python.

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design e realizzazione: Vincent Wolterbeek / analisi e programmazione: Rocco Barisci