The Statistics and Calculus with Python Workshop



- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 740
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis książki: The Statistics and Calculus with Python Workshop
Are you looking to start developing artificial intelligence applications? Do you need a refresher on key mathematical concepts? Full of engaging practical exercises, The Statistics and Calculus with Python Workshop will show you how to apply your understanding of advanced mathematics in the context of Python.
The book begins by giving you a high-level overview of the libraries you'll use while performing statistics with Python. As you progress, you'll perform various mathematical tasks using the Python programming language, such as solving algebraic functions with Python starting with basic functions, and then working through transformations and solving equations. Later chapters in the book will cover statistics and calculus concepts and how to use them to solve problems and gain useful insights. Finally, you'll study differential equations with an emphasis on numerical methods and learn about algorithms that directly calculate values of functions.
By the end of this book, you'll have learned how to apply essential statistics and calculus concepts to develop robust Python applications that solve business challenges.
Wybrane bestsellery
-
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)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
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)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
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)
129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Mało kto lubi matematykę, zwłaszcza algebrę czy analizę matematyczną. Wydaje się trudna i niezrozumiała. Bardzo łatwo popełnić błędy podczas rozwiązywania równań różniczkowych czy całek. Jeśli jednak powierzysz najtrudniejszą i najżmudniejszą część obliczeń komputerowi, szybko się przekonasz, że ...
Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po wersji 3.0 systemu Spark, metodach statystycznych i rzeczywistych zbiorach danych. Omówiono w nim zasady rozwiązywania problemów analitycznych za pomocą interfejsu PySpark, z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania w systemie Spark. Po lekturze można bezproblemow...
Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark
Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techni...
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ta książka jest przeznaczona dla osób, które nie umieją programować, ale chciałyby zapoznać się z kryptografią. Omówiono tu podstawowe koncepcje programowania w Pythonie, który dziś jest uważany za najlepszy język dla początkujących koderów. Pokazano, jak tworzyć, testować i łamać programy implem...
Złam ten kod z Pythonem. Jak tworzyć, testować i łamać szyfry Złam ten kod z Pythonem. Jak tworzyć, testować i łamać szyfry
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)26.90 zł
89.00 zł(-70%) -
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)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
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)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne impleme...
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%)
Peter Farrell, Alvaro Fuentes, Ajinkya Sudhir Kolhe, Quan Nguyen, Alexander Joseph Sarver, Marios Tsatsos - pozostałe książki
-
Write fast, robust, and highly reusable applications using Python's internal optimization, state-of-the-art performance-benchmarking tools, and cutting-edge libraries
-
Start with the basics of reinforcement learning and explore deep learning concepts such as deep Q-learning, deep recurrent Q-networks, and policy-based methods with this practical guide
The Reinforcement Learning Workshop The Reinforcement Learning Workshop
Alessandro Palmas, Emanuele Ghelfi, Dr. Alexandra Galina Petre, Mayur Kulkarni, Anand N.S.
-
Korzystając z języka programowania Python, nauczysz się wizualizować rozwiązania różnych problemów matematycznych, używając kodu do studiowania kluczowych dziedzin matematyki, takich jak algebra, trygonometria, macierze i automaty komórkowe.(55.20 zł najniższa cena z 30 dni)
55.20 zł
69.00 zł(-20%) -
A definitive guide to PyCharm to help you build business-oriented Python applications ranging from modern web development to data science
-
Create distributed applications with clever design patterns to solve complex problems Key Features Set up and run distributed algorithms on a cluster using Dask and PySpark Master skills to accurately implement concurrency in your code Gain practical experience of Python design patterns with re...
-
Step-by-step guide to build high performing predictive applications
-
Immerse yourself in the world of Python concurrency and tackle the most complex concurrent programming problems Key Features Explore the core syntaxes, language features and modern patterns of concurrency in Python Understand how to use concurrency to keep data consistent and applications respon...
-
Enhance your data analysis and predictive modeling skills using popular Python tools
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox 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
- Tytuł oryginału:
- The Statistics and Calculus with Python Workshop
- ISBN Ebooka:
- 978-18-002-0836-0, 9781800208360
- Data wydania ebooka:
-
2020-08-18
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 Pdf:
- 15.5MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 18.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 18.8MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- The Statistics and Calculus with Python Workshop
- Preface
- About the Book
- Audience
- About the Chapters
- Conventions
- Code Presentation
- Setting up Your Environment
- Software Requirements
- Installation and Setup
- Installing Python
- Project Jupyter
- Installing Libraries
- Accessing the Code Files
- About the Book
- 1. Fundamentals of Python
- Introduction
- Control Flow Methods
- if Statements
- Exercise 1.01: Divisibility with Conditionals
- Loops
- The while Loop
- The for Loop
- Exercise 1.02: Number Guessing Game
- Data Structures
- Strings
- Lists
- Exercise 1.03: Multi-Dimensional Lists
- Tuples
- Sets
- Dictionaries
- Exercise 1.04: Shopping Cart Calculations
- Functions and Algorithms
- Functions
- Exercise 1.05: Finding the Maximum
- Recursion
- Exercise 1.06: The Tower of Hanoi
- Algorithm Design
- Exercise 1.07: The N-Queens Problem
- Testing, Debugging, and Version Control
- Testing
- Debugging
- Exercise 1.08: Testing for Concurrency
- Version Control
- Exercise 1.09: Version Control with Git and GitHub
- Activity 1.01: Building a Sudoku Solver
- Summary
- 2. Pythons Main Tools for Statistics
- Introduction
- Scientific Computing and NumPy Basics
- NumPy Arrays
- Vectorization
- Exercise 2.01: Timing Vectorized Operations in NumPy
- Random Sampling
- Working with Tabular Data in pandas
- Initializing a DataFrame Object
- Accessing Rows and Columns
- Manipulating DataFrames
- Exercise 2.02: Data Table Manipulation
- Advanced Pandas Functionalities
- Exercise 2.03: The Student Dataset
- Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
- Scatter Plots
- Line Graphs
- Bar Graphs
- Histograms
- Heatmaps
- Exercise 2.04: Visualization of Probability Distributions
- Visualization Shorthand from Seaborn and Pandas
- Activity 2.01: Analyzing the Communities and Crime Dataset
- Summary
- 3. Python's Statistical Toolbox
- Introduction
- An Overview of Statistics
- Types of Data in Statistics
- Categorical Data
- Exercise 3.01: Visualizing Weather Percentages
- Numerical Data
- Exercise 3.02: Min-Max Scaling
- Ordinal Data
- Descriptive Statistics
- Central Tendency
- Dispersion
- Exercise 3.03: Visualizing Probability Density Functions
- Python-Related Descriptive Statistics
- Inferential Statistics
- T-Tests
- Correlation Matrix
- Exercise 3.04: Identifying and Testing Equality of Means
- Statistical and Machine Learning Models
- Exercise 3.05: Model Selection
- Python's Other Statistics Tools
- Activity 3.01: Revisiting the Communities and Crimes Dataset
- Summary
- 4. Functions and Algebra with Python
- Introduction
- Functions
- Common Functions
- Domain and Range
- Function Roots and Equations
- The Plot of a Function
- Exercise 4.01: Function Identification from Plots
- Function Transformations
- Shifts
- Scaling
- Exercise 4.02: Function Transformation Identification
- Equations
- Algebraic Manipulations
- Factoring
- Using Python
- Exercise 4.03: Introduction to Break-Even Analysis
- Systems of Equations
- Systems of Linear Equations
- Exercise 4.04: Matrix Solution with NumPy
- Systems of Non-Linear Equations
- Activity 4.01: Multi-Variable Break-Even Analysis
- Summary
- 5. More Mathematics with Python
- Introduction
- Sequences and Series
- Arithmetic Sequences
- Generators
- Exercise 5.01: Determining the nth Term of an Arithmetic Sequence and Arithmetic Series
- Geometric Sequences
- Exercise 5.02: Writing a Function to Find the Next Term of the Sequence
- Recursive Sequences
- Exercise 5.03: Creating a Custom Recursive Sequence
- Trigonometry
- Basic Trigonometric Functions
- Exercise 5.04: Plotting a Right-Angled Triangle
- Inverse Trigonometric Functions
- Exercise 5.05: Finding the Shortest Way to the Treasure Using Inverse Trigonometric Functions
- Exercise 5.06: Finding the Optimal Distance from an Object
- Vectors
- Vector Operations
- Exercise 5.07: Visualizing Vectors
- Complex Numbers
- Basic Definitions of Complex Numbers
- Polar Representation and Euler's Formula
- Exercise 5.08: Conditional Multiplication of Complex Numbers
- Activity 5.01: Calculating Your Retirement Plan Using Series
- Summary
- 6. Matrices and Markov Chains with Python
- Introduction
- Matrix Operations on a Single Matrix
- Basic Operations on a Matrix
- Inspecting a Matrix
- Exercise 6.01: Calculating the Time Taken for Sunlight to Reach Earth Each Day
- Operations and Multiplication in Matrices
- Axes in a Matrix
- Exercise 6.02: Matrix Search
- Multiple Matrices
- Broadcasting
- Operations on Multiple Matrices
- Identity Matrix
- The eye Function
- Inverse of a Matrix
- Logical Operators
- Outer Function or Vector Product
- Solving Linear Equations Using Matrices
- Exercise 6.03: Use of Matrices in Performing Linear Equations
- Transition Matrix and Markov Chains
- Fundamentals of Markov Chains
- Stochastic versus Deterministic Models
- Transition State Diagrams
- Transition Matrices
- Fundamentals of Markov Chains
- Exercise 6.04: Finding the Probability of State Transitions
- Markov Chains and Markov Property
- Activity 6.01: Building a Text Predictor Using a Markov Chain
- Summary
- 7. Doing Basic Statistics with Python
- Introduction
- Data Preparation
- Introducing the Dataset
- Introducing the Business Problem
- Preparing the Dataset
- Exercise 7.01: Using a String Column to Produce a Numerical Column
- Calculating and Using Descriptive Statistics
- The Need for Descriptive Statistics
- A Brief Refresher of Statistical Concepts
- Using Descriptive Statistics
- Exercise 7.02: Calculating Descriptive Statistics
- Exploratory Data Analysis
- What Is EDA?
- Univariate EDA
- Bi-variate EDA: Exploring Relationships Between Variables
- Exercise 7.03: Practicing EDA
- Activity 7.01: Finding Out Highly Rated Strategy Games
- Summary
- 8. Foundational Probability Concepts and Their Applications
- Introduction
- Randomness, Probability, and Random Variables
- Randomness and Probability
- Foundational Probability Concepts
- Introduction to Simulations with NumPy
- Exercise 8.01: Sampling with and without Replacement
- Probability as a Relative Frequency
- Defining Random Variables
- Exercise 8.02: Calculating the Average Wins in Roulette
- Discrete Random Variables
- Defining Discrete Random Variables
- The Binomial Distribution
- Exercise 8.03: Checking If a Random Variable Follows a Binomial Distribution
- Continuous Random Variables
- Defining Continuous Random Variables
- The Normal Distribution
- Some Properties of the Normal Distribution
- Exercise 8.04: Using the Normal Distribution in Education
- Activity 8.01: Using the Normal Distribution in Finance
- Summary
- 9. Intermediate Statistics with Python
- Introduction
- Law of Large Numbers
- Python and Random Numbers
- Exercise 9.01: The Law of Large Numbers in Action
- Exercise 9.02: Coin Flipping Average over Time
- A Practical Application of the Law of Large Numbers Seen in the Real World
- Exercise 9.03: Calculating the Average Winnings for a Game of Roulette If We Constantly Bet on Red
- Central Limit Theorem
- Normal Distribution and the CLT
- Random Sampling from a Uniform Distribution
- Exercise 9.04: Showing the Sample Mean for a Uniform Distribution
- Random Sampling from an Exponential Distribution
- Exercise 9.05: Taking a Sample from an Exponential Distribution
- Confidence Intervals
- Calculating the Confidence Interval of a Sample Mean
- Exercise 9.06: Finding the Confidence Interval of Polling Figures
- Small Sample Confidence Interval
- Confidence Interval for a Proportion
- Hypothesis Testing
- Parts of a Hypothesis Test
- The Z-Test
- Exercise 9.07: The Z-Test in Action
- Proportional Z-Test
- The T-Test
- Exercise 9.08: The T-Test
- 2-Sample T-Test or A/B Testing
- Exercise 9.09: A/B Testing Example
- Introduction to Linear Regression
- Exercise 9.10: Linear Regression
- Activity 9.01: Standardized Test Performance
- Summary
- 10. Foundational Calculus with Python
- Introduction
- Writing the Derivative Function
- Exercise 10.01: Finding the Derivatives of Other Functions
- Finding the Equation of the Tangent Line
- Calculating Integrals
- Using Trapezoids
- Exercise 10.02: Finding the Area Under a Curve
- Using Integrals to Solve Applied Problems
- Exercise 10.03: Finding the Volume of a Solid of Revolution
- Using Derivatives to Solve Optimization Problems
- Exercise 10.04: Find the Quickest Route
- Exercise 10.05: The Box Problem
- Exercise 10.06: The Optimal Can
- Exercise 10.07: Calculating the Distance between Two Moving Ships
- Activity 10.01: Maximum Circle-to-Cone Volume
- Summary
- 11. More Calculus with Python
- Introduction
- Length of a Curve
- Exercise 11.01: Finding the Length of a Curve
- Exercise 11.02: Finding the Length of a Sine Wave
- Length of a Spiral
- Exercise 11.03: Finding the Length of the Polar Spiral Curve
- Exercise 11.04: Finding the Length of Insulation in a Roll
- Exercise 11.05: Finding the Length of an Archimedean Spiral
- Area of a Surface
- The Formulas
- Exercise 11.06: Finding the Area of a 3D Surface Part 1
- Exercise 11.07: Finding the Area of a 3D Surface Part 2
- Exercise 11.08: Finding the Area of a Surface Part 3
- Infinite Series
- Polynomial Functions
- Series
- Convergence
- Exercise 11.09: Calculating 10 Correct Digits of
- Exercise 11.10: Calculating the Value of Using Euler's Expression
- A 20th Century Formula
- Interval of Convergence
- Exercise 11.11: Determining the Interval of Convergence Part 1
- Exercise 11.12: Determining the Interval of Convergence Part 2
- Exercise 11.13: Finding the Constant
- Activity 11.01: Finding the Minimum of a Surface
- Summary
- 12. Intermediate Calculus with Python
- Introduction
- Differential Equations
- Interest Calculations
- Exercise 12.01: Calculating Interest
- Exercise 12.02: Calculating Compound Interest Part 1
- Exercise 12.03: Calculating Compound Interest Part 2
- Exercise 12.04: Calculating Compound Interest Part 3
- Exercise 12.05: Becoming a Millionaire
- Population Growth
- Exercise 12.06: Calculating the Population Growth Rate Part 1
- Exercise 12.07: Calculating the Population Growth Rate Part 2
- Half-Life of Radioactive Materials
- Exercise 12.08: Measuring Radioactive Decay
- Exercise 12.09: Measuring the Age of a Historical Artifact
- Newton's Law of Cooling
- Exercise 12.10: Calculating the Time of Death
- Exercise 12.11: Calculating the Rate of Change in Temperature
- Mixture Problems
- Exercise 12.12: Solving Mixture Problems Part 1
- Exercise 12.13: Solving Mixture Problems Part 2
- Exercise 12.14: Solving Mixture Problems Part 3
- Exercise 12.15: Solving Mixture Problems Part 4
- Euler's Method
- Exercise 12.16: Solving Differential Equations with Euler's Method
- Exercise 12.17: Using Euler's Method to Evaluate a Function
- Runge-Kutta Method
- Exercise 12.18: Implementing the Runge-Kutta Method
- Pursuit Curves
- Exercise 12.19: Finding Where the Predator Catches the Prey
- Exercise 12.20: Using Turtles to Visualize Pursuit Curves
- Position, Velocity, and Acceleration
- Exercise 12.21: Calculating the Height of a Projectile above the Ground
- An Example of Calculating the Height of a Projectile with Air Resistance
- Exercise 12.22: Calculating the Terminal Velocity
- Activity 12.01: Finding the Velocity and Location of a Particle
- Summary
- Appendix
- 1. Fundamentals of Python
- Activity 1.01: Building a Sudoku Solver
- 1. Fundamentals of Python
- 2. Python's Main Tools for Statistics
- Activity 2.01: Analyzing the Communities and Crime Dataset
- 3. Python's Statistical Toolbox
- Activity 3.01: Revisiting the Communities and Crimes Dataset
- 4. Functions and Algebra with Python
- Activity 4.01: Multi-Variable Break-Even Analysis
- 5. More Mathematics with Python
- Activity 5.01: Calculating Your Retirement Plan Using Series
- 6. Matrices and Markov Chains with Python
- Activity 6.01: Building a Text Predictor Using a Markov Chain
- 7. Doing Basic Statistics with Python
- Activity 7.01: Finding Out Highly Rated Strategy Games
- 8. Foundational Probability Concepts and Their Applications
- Activity 8.01: Using the Normal Distribution in Finance
- 9. Intermediate Statistics with Python
- Activity 9.01: Standardized Test Performance
- 10. Foundational Calculus with Python
- Activity 10.01: Maximum Circle-to-Cone Volume
- 11. More Calculus with Python
- Activity 11.01: Finding the Minimum of a Surface
- 12. Intermediate Calculus with Python
- Activity 12.01: Finding the Velocity and Location of a Particle
Packt Publishing - inne książki
-
Save time and effort when building 3D scenes with this essential guide to creating stunning photorealistic 3D environments in Blender
-
Leverage algorithms to solve real world problems ranging from sorting and searching to modern algorithms in machine learning and cryptography
50 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition 50 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition
-
Use modern Python libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn and popular machine learning and deep learning methods to solve financial modeling problems
-
Design, build, and deploy performant and maintainable web applications using Spring, Spring Boot, and Angular
-
Get up to speed with Oracle's Autonomous Databases and implementation strategies for any workload or use case, including transactional, data warehousing, and non-relational databases
Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture
-
Build CD pipelines following GitOps principles like declarative and immutable changes stored in version control, all continuously reconciled by Argo CD, and minimize the failure of deployments.
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: The Statistics and Calculus with Python Workshop Peter Farrell, Alvaro Fuentes, Ajinkya Sudhir Kolhe, Quan Nguyen, Alexander Joseph Sarver, Marios Tsatsos (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.