MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04179nam a2200385Ia 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
3340 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
230305s2022 xx 000 0 und d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781292364902 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro/agencia transcriptor |
TBS |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
eng |
| 043 ## - CÓDIGO DE ÁREA GEOGRÁFICA |
|---|
| Código de área geográfica |
en_UK |
| 245 #0 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Intro to Python for computer science and data science |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Pearson, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
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| Extensión |
879 pages : illustrations (chiefly color) ; 24 cm |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
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| Nota general |
learning to program with AI, big data and the cloud |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
PART 1 CS: Python Fundamentals Quickstart CS 1. Introduction to Computers and Python DS Intro: AI-at the Intersection of CS and DS CS 2. Introduction to Python Programming DS Intro: Basic Descriptive Stats CS 3. Control Statements and Program Development DS Intro: Measures of Central Tendency-Mean, Median, Mode CS 4. Functions DS Intro: Basic Statistics- Measures of Dispersion CS 5. Lists and Tuples DS Intro: Simulation and Static Visualization -- PART 2 CS: Python Data Structures, Strings and Files CS 6. Dictionaries and Sets DS Intro: Simulation and Dynamic Visualization CS 7. Array-Oriented Programming with NumPy,High-Performance NumPy Arrays DS Intro: Pandas Series and DataFrames CS 8. Strings: A Deeper Look Includes Regular Expressions DS Intro: Pandas, Regular Expressions and Data Wrangling CS 9. Files and Exceptions DS Intro: Loading Datasets from CSV Files into PandasDataFrames -- PART 3 CS: Python High-End Topics CS 10. Object-Oriented Programming DS Intro: Time Series and Simple Linear Regression CS 11. Computer Science Thinking: Recursion, Searching,Sorting and Big O CS and DS Other Topics Blog -- PART 4 AI, Big Data and Cloud Case Studies DS 12. Natural Language Processing (NLP), Web Scraping inthe Exercises DS 13. Data Mining Twitter (R): Sentiment Analysis, JSON andWeb Services DS 14. IBM Watson (R) and Cognitive Computing DS 15. Machine Learning: Classification, Regression and Clustering DS 16. Deep Learning Convolutional and Recurrent NeuralNetworks; Reinforcement Learning in the Exercises DS 17. Big Data: Hadoop (R), Spark (TM), NoSQL and IoT. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
For introductory-level Python programming and/or data-science courses. A groundbreaking, flexible approach to computer science and data science The Deitels' Introduction to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud offers a unique approach to teaching introductory Python programming, appropriate for both computer-science and data-science audiences. Providing the most current coverage of topics and applications, the book is paired with extensive traditional supplements as well as Jupyter Notebooks supplements. Real-world datasets and artificial-intelligence technologies allow students to work on projects making a difference in business, industry, government and academia. Hundreds of examples, exercises, projects (EEPs), and implementation case studies give students an engaging, challenging and entertaining introduction to Python programming and hands-on data science. The book's modular architecture enables instructors to conveniently adapt the text to a wide range of computer-science and data-science courses offered to audiences drawn from many majors. Computer-science instructors can integrate as much or as little data-science and artificial-intelligence topics as they'd like, and data-science instructors can integrate as much or as little Python as they'd like. The book aligns with the latest ACM/IEEE CS-and-related computing curriculum initiatives and with the Data Science Undergraduate Curriculum Proposal sponsored by the National Science Foundation. |
| 630 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÍTULO UNIFORME |
|---|
| Título uniforme |
QA MATHEMATICS |
| 9 (RLIN) |
2046 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Python (Computer program language) |
| 9 (RLIN) |
13080 |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Computer science |
| 9 (RLIN) |
11917 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Data Science |
| 9 (RLIN) |
13790 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Cognitive Computing |
| 9 (RLIN) |
13791 |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Artificial Intelligence |
| 9 (RLIN) |
14147 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
|
| 9 (RLIN) |
794 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Big Data |
| 9 (RLIN) |
13793 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
|
| 9 (RLIN) |
794 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Cloud |
| 9 (RLIN) |
13794 |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Machine Learning |
| 9 (RLIN) |
13795 |
| 700 ## - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Deitel, Paul |
| Término indicativo de función/relación |
Autor |
| 9 (RLIN) |
13796 |
| 700 ## - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Deitel, Harvey |
| Término indicativo de función/relación |
Autor |
| 9 (RLIN) |
13797 |
| 902 ## - ELEMENTOS DE DATOS B LOCAL, LDB (RLIN) |
|---|
| a |
1546 |
| 905 ## - ELEMENTOS DE DATOS E LOCAL, LDE (RLIN) |
|---|
| a |
m |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADA (KOHA) |
|---|
| Código de la institución [OBSOLETO] |
1 |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación Decimal Dewey |
