Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 28.07.2026 auf Spielzeug, Schreibwaren, Filme, Geschenke & Trends, Musik, tolino eReader & Zubehör, Hörbücher und Hörbuch-Downloads (außer Abo), nicht preisgebundene Bücher und Kalender in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Aufgrund der Buchpreisbindung sind deutschsprachige Bücher und eBooks ausgenommen. Zusätzlich ausgenommen sind preisgebundene Artikel, Abos & Flatrates, eBooks, Games, Geschenkkarten/-boxen, Shelfies, Software, Zeitschriften sowie einzelne Artikel von tonies®. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services.

Produktbild: Winning with Data Science

Winning with Data Science A Handbook for Business Leaders

24,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., zzgl. Versandkosten


  • Kostenlose Lieferung ab 30 € Einkaufswert
  • Versandkostenfrei für Bonuscard-Kund*innen

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.01.2024

Verlag

University Presses

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

22/14,7/2,5 cm

Gewicht

504 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-231-20686-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.01.2024

Verlag

University Presses

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

22/14,7/2,5 cm

Gewicht

504 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-231-20686-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Winning with Data Science
  • Acknowledgments
    Introduction
    1. Tools of the Trade
    2. The Data Science Project
    3. Data Science Foundations
    4. Making Decisions with Data
    5. Clustering, Segmenting, and Cutting Through the Noise
    6. Building Your First Model
    7. Tools for Machine Learning
    8. Pulling It Together
    9. Ethics
    Conclusion
    Notes
    Index