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Felice Palma. Massa 1583-1625. Collezione / Collection.

Texts by Claudio Casini, Andrei Cristina, Ciarlo Nicola, Federici Fabrizio and Sara Ragni.
Italian and English Text.
Pontedera, 2024; bound in a case, pp. 289, b/w and col. ill., b/w and col. plates, cm 24,5x34.
(L'Oro Bianco. Straordinari Dimenticati. The White Gold Forgotten Masters).

cover price: € 160.00

Felice Palma. Massa 1583-1625. Collezione / Collection.

Total price: € 160.00 € 314.49 add to cart carrello

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Felice Palma. Massa 1583-1625. Collezione / Collection.

Texts by Claudio Casini, Andrei Cristina, Ciarlo Nicola, Federici Fabrizio and Sara Ragni.
Italian and English Text.
Pontedera, 2024; bound in a case, pp. 289, b/w and col. ill., b/w and col. plates, cm 24,5x34.
(L'Oro Bianco. Straordinari Dimenticati. The White Gold Forgotten Masters).

FREE (cover price: € 160.00)

Felice Palma. Massa 1583-1625. Collezione / Collection.

Le botteghe del marmo

Italian and English Text.
Ospedaletto, 1992; bound, pp. 153, 10 b/w ill., 60 col. ill., cm 24x29.
(Immagine).

FREE (cover price: € 34.49)

Le botteghe del marmo

Museo Stefano Bardini. I Bronzetti e gli Oggetti d'Uso in Bronzo

Edited by Nesi A.
Firenze, 2009; paperback, pp. 191, 102 b/w ill., 7 col. ill., cm 17x24,5.
(Museo Stefano Bardini).

FREE (cover price: € 30.00)

Museo Stefano Bardini. I Bronzetti e gli Oggetti d'Uso in Bronzo

Bronzetti e Rilievi dal XV al XVIII Secolo

Bologna, 2015; 2 vols., bound in a case, pp. 729, ill., col. plates, cm 21,5x30,5.

FREE (cover price: € 90.00)

Bronzetti e Rilievi dal XV al XVIII Secolo

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

Apogeo

Translation by Poli P.
Milano, 2017; paperback, pp. XIII-319, cm 17x24.
(Guida Completa).

series: Guida Completa

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

Languages:  italian text  

Weight: 0.572 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