Blueprints for Text Analytics Using Python

- Autorzy:
- Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, Christian Winkler
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 424
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: Blueprints for Text Analytics Using Python
Turning text into valuable information is essential for businesses looking to gain a competitive advantage. With recent improvements in natural language processing (NLP), users now have many options for solving complex challenges. But it's not always clear which NLP tools or libraries would work for a business's needs, or which techniques you should use and in what order.
This practical book provides data scientists and developers with blueprints for best practice solutions to common tasks in text analytics and natural language processing. Authors Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, and Christian Winkler provide real-world case studies and detailed code examples in Python to help you get started quickly.
- Extract data from APIs and web pages
- Prepare textual data for statistical analysis and machine learning
- Use machine learning for classification, topic modeling, and summarization
- Explain AI models and classification results
- Explore and visualize semantic similarities with word embeddings
- Identify customer sentiment in product reviews
- Create a knowledge graph based on named entities and their relations
Wybrane bestsellery
-
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
119.40 zł
199.00 zł(-40%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)71.40 zł
119.00 zł(-40%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badac...
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
To podręcznik przeznaczony dla programistów; do zrozumienia poruszonych w nim zagadnień wymagana jest znajomość języka Python i komunikacji webowej. Lektura kolejnych rozdziałów pozwoli Ci na tworzenie bibliotek i napisanie wtyczki do Django, odpowiadającej za autoryzację. Poznasz świat mikrousłu...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
35.40 zł
59.00 zł(-40%) -
Jeśli chcesz poznać go od podstaw, sięgnij po odpowiedni podręcznik - taki jak ta książka! To wydanie przeznaczone dla użytkowników Linuxa (także macOS) i Windowsa; ewentualne cechy specyficzne dla konkretnych systemów są na bieżąco wyjaśniane w tekście. Zawiera zagadnienia ukierunkowane na prakt...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-7403-8, 9781492074038
- Data wydania ebooka:
-
2020-12-04
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 17.5MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 17.5MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- Preface
- Approach of the Book
- Prerequisites
- Some Important Libraries to Know
- Books to Read
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Gaining Early Insights from Textual Data
- What Youll Learn and What Well Build
- Exploratory Data Analysis
- Introducing the Dataset
- Blueprint: Getting an Overview of the Data with Pandas
- Calculating Summary Statistics for Columns
- Checking for Missing Data
- Plotting Value Distributions
- Comparing Value Distributions Across Categories
- Visualizing Developments Over Time
- Blueprint: Building a Simple Text Preprocessing Pipeline
- Performing Tokenization with Regular Expressions
- Treating Stop Words
- Processing a Pipeline with One Line of Code
- Blueprints for Word Frequency Analysis
- Blueprint: Counting Words with a Counter
- Blueprint: Creating a Frequency Diagram
- Blueprint: Creating Word Clouds
- Blueprint: Ranking with TF-IDF
- Blueprint: Finding a Keyword-in-Context
- Blueprint: Analyzing N-Grams
- Blueprint: Comparing Frequencies Across Time Intervals and Categories
- Creating Frequency Timelines
- Creating Frequency Heatmaps
- Closing Remarks
- 2. Extracting Textual Insights with APIs
- What Youll Learn and What Well Build
- Application Programming Interfaces
- Blueprint: Extracting Data from an API Using the Requests Module
- Pagination
- Rate Limiting
- Blueprint: Extracting Twitter Data with Tweepy
- Obtaining Credentials
- Installing and Configuring Tweepy
- Extracting Data from the Search API
- Extracting Data from a Users Timeline
- Extracting Data from the Streaming API
- Closing Remarks
- 3. Scraping Websites and Extracting Data
- What Youll Learn and What Well Build
- Scraping and Data Extraction
- Introducing the Reuters News Archive
- URL Generation
- Blueprint: Downloading and Interpreting robots.txt
- Blueprint: Finding URLs from sitemap.xml
- Blueprint: Finding URLs from RSS
- Downloading Data
- Blueprint: Downloading HTML Pages with Python
- Blueprint: Downloading HTML Pages with wget
- Extracting Semistructured Data
- Blueprint: Extracting Data with Regular Expressions
- Blueprint: Using an HTML Parser for Extraction
- Extracting the title/headline
- Extracting the article text
- Extracting image captions
- Extracting the URL
- Extracting list information (authors)
- Semantic and nonsemantic content
- Extracting text of links (section)
- Extracting reading time
- Extracting attributes (ID)
- Extracting attribution
- Extracting timestamp
- Blueprint: Spidering
- Introducing the Use Case
- Error Handling and Production-Quality Software
- Density-Based Text Extraction
- Extracting Reuters Content with Readability
- Summary Density-Based Text Extraction
- All-in-One Approach
- Blueprint: Scraping the Reuters Archive with Scrapy
- Possible Problems with Scraping
- Closing Remarks and Recommendation
- 4. Preparing Textual Data for Statistics and Machine Learning
- What Youll Learn and What Well Build
- A Data Preprocessing Pipeline
- Introducing the Dataset: Reddit Self-Posts
- Loading Data Into Pandas
- Blueprint: Standardizing Attribute Names
- Saving and Loading a DataFrame
- Cleaning Text Data
- Blueprint: Identify Noise with Regular Expressions
- Blueprint: Removing Noise with Regular Expressions
- Blueprint: Character Normalization with textacy
- Blueprint: Pattern-Based Data Masking with textacy
- Tokenization
- Blueprint: Tokenization with Regular Expressions
- Tokenization with NLTK
- Recommendations for Tokenization
- Linguistic Processing with spaCy
- Instantiating a Pipeline
- Processing Text
- Blueprint: Customizing Tokenization
- Blueprint: Working with Stop Words
- Blueprint: Extracting Lemmas Based on Part of Speech
- Blueprint: Extracting Noun Phrases
- Blueprint: Extracting Named Entities
- Feature Extraction on a Large Dataset
- Blueprint: Creating One Function to Get It All
- Blueprint: Using spaCy on a Large Dataset
- Persisting the Result
- A Note on Execution Time
- There Is More
- Language Detection
- Spell-Checking
- Token Normalization
- Closing Remarks and Recommendations
- 5. Feature Engineering and Syntactic Similarity
- What Youll Learn and What Well Build
- A Toy Dataset for Experimentation
- Blueprint: Building Your Own Vectorizer
- Enumerating the Vocabulary
- Vectorizing Documents
- Out-of-vocabulary documents
- The Document-Term Matrix
- Calculating similarities
- The Similarity Matrix
- Bag-of-Words Models
- Blueprint: Using scikit-learns CountVectorizer
- Fitting the vocabulary
- Transforming the documents to vectors
- Blueprint: Using scikit-learns CountVectorizer
- Blueprint: Calculating Similarities
- TF-IDF Models
- Optimized Document Vectors with TfidfTransformer
- Introducing the ABC Dataset
- Blueprint: Reducing Feature Dimensions
- Removing stop words
- Minimum frequency
- Maximum frequency
- Blueprint: Improving Features by Making Them More Specific
- Performing linguistic analysis
- Blueprint: Using Lemmas Instead of Words for Vectorizing Documents
- Blueprint: Limit Word Types
- Blueprint: Remove Most Common Words
- Blueprint: Adding Context via N-Grams
- Options of TfidfVectorizer
- Think very carefully about feature dimensions
- Keep number of dimensions in mind
- Options of TfidfVectorizer
- Syntactic Similarity in the ABC Dataset
- Blueprint: Finding Most Similar Headlines to a Made-up Headline
- Blueprint: Finding the Two Most Similar Documents in a Large Corpus (Much More Difficult)
- Blueprint: Finding Related Words
- Tips for Long-Running Programs like Syntactic Similarity
- Summary and Conclusion
- 6. Text Classification Algorithms
- What Youll Learn and What Well Build
- Introducing the Java Development Tools Bug Dataset
- Blueprint: Building a Text Classification System
- Step 1: Data Preparation
- Step 2: Train-Test Split
- Step 3: Training the Machine Learning Model
- Step 4: Model Evaluation
- Precision and recall
- Class imbalance
- Final Blueprint for Text Classification
- Blueprint: Using Cross-Validation to Estimate Realistic Accuracy Metrics
- Blueprint: Performing Hyperparameter Tuning with Grid Search
- Blueprint Recap and Conclusion
- Closing Remarks
- Further Reading
- 7. How to Explain a Text Classifier
- What Youll Learn and What Well Build
- Blueprint: Determining Classification Confidence Using Prediction Probability
- Blueprint: Measuring Feature Importance of Predictive Models
- Blueprint: Using LIME to Explain the Classification Results
- Blueprint: Using ELI5 to Explain the Classification Results
- Blueprint: Using Anchor to Explain the Classification Results
- Using the Distribution with Masked Words
- Working with Real Words
- Closing Remarks
- 8. Unsupervised Methods: Topic Modeling and Clustering
- What Youll Learn and What Well Build
- Our Dataset: UN General Debates
- Checking Statistics of the Corpus
- Preparations
- Nonnegative Matrix Factorization (NMF)
- Blueprint: Creating a Topic Model Using NMF for Documents
- Blueprint: Creating a Topic Model for Paragraphs Using NMF
- Latent Semantic Analysis/Indexing
- Blueprint: Creating a Topic Model for Paragraphs with SVD
- Latent Dirichlet Allocation
- Blueprint: Creating a Topic Model for Paragraphs with LDA
- Blueprint: Visualizing LDA Results
- Blueprint: Using Word Clouds to Display and Compare Topic Models
- Blueprint: Calculating Topic Distribution of Documents and Time Evolution
- Using Gensim for Topic Modeling
- Blueprint: Preparing Data for Gensim
- Blueprint: Performing Nonnegative Matrix Factorization with Gensim
- Blueprint: Using LDA with Gensim
- Blueprint: Calculating Coherence Scores
- Blueprint: Finding the Optimal Number of Topics
- Blueprint: Creating a Hierarchical Dirichlet Process with Gensim
- Blueprint: Using Clustering to Uncover the Structure of Text Data
- Further Ideas
- Summary and Recommendation
- Conclusion
- 9. Text Summarization
- What Youll Learn and What Well Build
- Text Summarization
- Extractive Methods
- Data Preprocessing
- Blueprint: Summarizing Text Using Topic Representation
- Identifying Important Words with TF-IDF Values
- LSA Algorithm
- Blueprint: Summarizing Text Using an Indicator Representation
- Measuring the Performance of Text Summarization Methods
- Blueprint: Summarizing Text Using Machine Learning
- Step 1: Creating Target Labels
- Step 2: Adding Features to Assist Model Prediction
- Step 3: Build a Machine Learning Model
- Closing Remarks
- Further Reading
- 10. Exploring Semantic Relationships with Word Embeddings
- What Youll Learn and What Well Build
- The Case for Semantic Embeddings
- Word Embeddings
- Analogy Reasoning with Word Embeddings
- Types of Embeddings
- Word2Vec
- GloVe
- FastText
- Deep contextualized embeddings
- Blueprint: Using Similarity Queries on Pretrained Models
- Loading a Pretrained Model
- Similarity Queries
- Blueprints for Training and Evaluating Your Own Embeddings
- Data Preparation
- Phrases
- Data Preparation
- Blueprint: Training Models with Gensim
- Blueprint: Evaluating Different Models
- Looking for similar concepts
- Analogy reasoning on our own models
- Blueprints for Visualizing Embeddings
- Blueprint: Applying Dimensionality Reduction
- Blueprint: Using the TensorFlow Embedding Projector
- Blueprint: Constructing a Similarity Tree
- Closing Remarks
- Further Reading
- 11. Performing Sentiment Analysis on Text Data
- What Youll Learn and What Well Build
- Sentiment Analysis
- Introducing the Amazon Customer Reviews Dataset
- Blueprint: Performing Sentiment Analysis Using Lexicon-Based Approaches
- Bing Liu Lexicon
- Disadvantages of a Lexicon-Based Approach
- Supervised Learning Approaches
- Preparing Data for a Supervised Learning Approach
- Blueprint: Vectorizing Text Data and Applying a Supervised Machine Learning Algorithm
- Step 1: Data Preparation
- Step 2: Train-Test Split
- Step 3: Text Vectorization
- Step 4: Training the Machine Learning Model
- Pretrained Language Models Using Deep Learning
- Deep Learning and Transfer Learning
- Blueprint: Using the Transfer Learning Technique and a Pretrained Language Model
- Step 1: Loading Models and Tokenization
- Step 2: Model Training
- Step 3: Model Evaluation
- Closing Remarks
- Further Reading
- 12. Building a Knowledge Graph
- What Youll Learn and What Well Build
- Knowledge Graphs
- Information Extraction
- Introducing the Dataset
- Named-Entity Recognition
- Blueprint: Using Rule-Based Named-Entity Recognition
- Blueprint: Normalizing Named Entities
- Merging Entity Tokens
- Coreference Resolution
- Blueprint: Using spaCys Token Extensions
- Blueprint: Performing Alias Resolution
- Blueprint: Resolving Name Variations
- Blueprint: Performing Anaphora Resolution with NeuralCoref
- Name Normalization
- Entity Linking
- Blueprint: Creating a Co-Occurrence Graph
- Extracting Co-Occurrences from a Document
- Visualizing the Graph with Gephi
- Relation Extraction
- Blueprint: Extracting Relations Using Phrase Matching
- Blueprint: Extracting Relations Using Dependency Trees
- Creating the Knowledge Graph
- Dont Blindly Trust the Results
- Closing Remarks
- Further Reading
- 13. Using Text Analytics in Production
- What Youll Learn and What Well Build
- Blueprint: Using Conda to Create Reproducible Python Environments
- Blueprint: Using Containers to Create Reproducible Environments
- Blueprint: Creating a REST API for Your Text Analytics Model
- Blueprint: Deploying and Scaling Your API Using a Cloud Provider
- Blueprint: Automatically Versioning and Deploying Builds
- Closing Remarks
- Further Reading
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Why are so many companies adopting GitOps for their DevOps and cloud native strategy? This reliable framework is quickly becoming the standard method for deploying apps to Kubernetes. With this practical, developer-oriented book, DevOps engineers, developers, IT architects, and SREs will learn th...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
319.00 zł(-18%) -
Learn the essentials of working with Flutter and Dart to build full stack applications that meet the needs of a cloud-driven world. Together, the Flutter open source UI software development kit and the Dart programming language for client development provide a unified solution to building applica...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
269.00 zł(-18%) -
The Rust programming language is extremely well suited for concurrency, and its ecosystem has many libraries that include lots of concurrent data structures, locks, and more. But implementing those structures correctly can be very difficult. Even in the most well-used libraries, memory ordering b...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
More organizations than ever understand the importance of data lake architectures for deriving value from their data. Building a robust, scalable, and performant data lake remains a complex proposition, however, with a buffet of tools and options that need to work together to provide a seamless e...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
269.00 zł(-18%) -
The cloud promises cost savings, agility, and more. But the increasing complexity of modern IT systems often prevents businesses from realizing the outcomes they sought by moving to the cloud in the first place. At the core of this complexity is technical debt. Ad hoc decisions, traditional appro...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
This philosophy-of-programming guide presents a unique and entertaining take on how to think about programming. A collection of 21 pragmatic rules, each presented in a standalone chapter, captures the essential wisdom that every freshly minted programmer needs to know and provides thought-provoki...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you've started to work with Raspberry Pi, you know that Raspberry Pi's capabilities are continually expanding. The fourth edition of this popular cookbook provides more than 200 hands-on recipes (complete with code) that show you how to run this tiny low-cost computer with Linux, program it wi...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
269.00 zł(-18%) -
How do you turn raw, unprocessed, or malformed data into dynamic, interactive web visualizations? In this practical book, author Kyran Dale shows data scientists and analysts--as well as Python and JavaScript developers--how to create the ideal toolchain for the job. By providing engaging example...
Data Visualization with Python and JavaScript. 2nd Edition Data Visualization with Python and JavaScript. 2nd Edition
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)220.15 zł
269.00 zł(-18%) -
Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them a...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
319.00 zł(-18%) -
Is Kubernetes ready for stateful workloads? This open source system has become the primary platform for deploying and managing cloud native applications. But because it was originally designed for stateless workloads, working with data on Kubernetes has been challenging. If you want to avoid the ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Blueprints for Text Analytics Using Python Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, Christian Winkler (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.