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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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L'analisi dei big data con Python. Le migliori tecniche per aggregare i dati

Tecniche Nuove

Translation by Viscardi R.
Milano, 2019; paperback, pp. 218, ill., cm 12x24.
(Tecnologie).

series: Tecnologie

ISBN: 88-481-4061-0 - EAN13: 9788848140614

Languages:  italian text  

Weight: 0.65 kg


Una delle professioni più emergenti nel campo tecnologico è quella del Data Scientist. Ovvero il professionista che è in grado di aggregare e analizzare la grande mole di informazioni di cui oggi una azienda dispone in modo da poterle usare nell'ambito decisionale. Il linguaggio di programmazione Python è molto utilizzato come strumento software per questa analisi. Questo testo, scritto da specialisti, mostra diversi tool e tecniche per gestire i dati provenienti da varie fonti e database allo scopo di renderli fruibili per successive analisi statistiche e computazionali. I capitoli sono brevi, centrati su ogni singola tecnica operativa e sempre conclusi con esercizi e codici di esempio. Oltre a Python vengono quindi descritti una serie di tool e strumenti specifici, perlopiù open source, che supportano il lavoro di sviluppo del software. Imparerete a: utilizzare Python per leggere e trasformare i dati in diversi formati; utilizzare strumenti avanzati come Jupiter, Spark, Parquet, Pandas e Hadoop; generare statistiche e metriche di base utilizzando i dati su disco; svolgere elaborazioni distribuite su cluster; convertire dati da varie fonti in formati di archiviazione o query; preparare i dati per analisi statistiche, visualizzazioni e machine learning; presentare i dati sotto forma di grafici efficaci.

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