Darmowa dostawa dla zamówień powyżej 299,00 zł.

Sprawdzić stan zamówienia

Zostań członkiem wspólnoty miłośników książek z całego świata i zyskaj mnóstwo korzyści. Załóż konto bezpłatnie

Darmowa dostawa z usługą Inpost oraz Orlen od 299.00 zł

DPD Kurier 12.99 zł Poczta Polska 18.99 zł Paczkomat 13.99 zł InPost 12.99 zł Punkt DPD 13.99 zł

Kontakt

Jak kupować

Pomoc

Moje konto

▸ Pusty :-(

Darmowa dostawa dla zamówień powyżej 299,00 zł.

Comparative Approaches to Using R and Python for Statistical Data Analysis

Name: Comparative Approaches to Using R and Python for Statistical Data Analysis
Brand: Information Science Reference
SKU: 40522634
Price: 962.29 PLN
Availability: InStock
Author: Rui
ISBN: 9781522519904

Rui

Vera

Język

Angielski

E-book Adobe ePub DRM

Kod Libristo: 40522634

Wydawnictwo Information Science Reference, styczeń 2017

The application of statistics has proliferated in recent years and has become increasingly relevant... Cały opis

Kod Libristo: 40522634

549 b

962.29 zł

Dostępna Produkt cyfrowy - wysyłamy od razu

Klienci kupili także

Matlock. Season.4, 6 DVD Andy Griffith

DVD

98.02 zł

gestohlene Brautschatz (Historischer Kriminalroman) Jodocus Temme

Miękka

33.34 zł

Barocke Orgeln in Su¨ddeutschland und Österreich (Wandkalender 2026 DIN A4 hoch), CALVENDO Monatskalender Calvendo

Kalendarz

83.05 zł

The Rescuers Down Under POP! Disney Vinyl Figure Bernard 9 cm Gra/Zabawka

Zabawka

91.69 zł

The application of statistics has proliferated in recent years and has become increasingly relevant across numerous fields of study. With the advent of new technologies, its availability has opened into a wider range of users. Comparative Approaches to Using R and Python for Statistical Data Analysis is a comprehensive source of emerging research and perspectives on the latest computer software and available languages for the visualization of statistical data. By providing insights on relevant topics, such as inference, factor analysis, and linear regression, this publication is ideally designed for professionals, researchers, academics, graduate students, and practitioners interested in the optimization of statistical data analysis.