- 1. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес (тип: электронная)
- 2. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python (тип: электронная)
- 3. Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация (тип: электронная)
- 4. Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества (тип: электронная)
- 5. Streamlit для Data Science. Создаем интерактивные приложения в Python (тип: электронная)
- 6. Графовые нейронные сети на Python (тип: электронная)
- 1. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес (тип: электронная)
- 2. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python (тип: электронная)
- 1. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес (тип: электронная)
- 2. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python (тип: электронная)
- 1. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python (тип: электронная)
- 1. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python (тип: электронная)
- 1. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python (тип: электронная)
- 1. Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация (тип: электронная)
- 2. Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества (тип: электронная)
- 3. Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и LinkedIn Greykite (тип: электронная)
- 4. Графовые нейронные сети на Python (тип: электронная)