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DEAL OF THE DAY

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, September 26, 2025 - January 25, 2026.
Edited by Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; bound, pp. 456, 300 col. ill., cm 24x29.

cover price: € 80.00

Beato Angelico

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Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, September 26, 2025 - January 25, 2026.
Edited by Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; bound, pp. 456, 300 col. ill., cm 24x29.

FREE (cover price: € 80.00)

Beato Angelico

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

Ospedaletto, 2007; bound, pp. 320, col. ill., col. plates, cm 25,5x29.

FREE (cover price: € 77.00)

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

Segni dell'Eucarestia

Edited by M. Luisa Polichetti.
Ancona, Osimo, Loreto Jesi, Senigallia, Fabriano e Metelica, 23 giugno - 31 ottobre 2011.
Torino, 2011; paperback, pp. 221, b/w and col. ill., cm 24x28.

FREE (cover price: € 32.00)

Segni dell'Eucarestia

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Data Science con Python. Dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati

Apogeo

Translation by Poli P.
Milano, 2017; paperback, pp. 200, ill., cm 16,5x24.
(Guida Completa).

series: Guida Completa

ISBN: 88-503-3414-1 - EAN13: 9788850334148

Languages:  italian text  

Weight: 0.32 kg


La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.

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