. This book provides an in-depth guide to practical data science using Python and Jupyter notebook, covering essential topics such as data cleaning, preprocessing, feature engineering, and machine learning. The text emphasizes the importance of developing a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge, highlighting the need for adaptation and change in approach to studying new technologies. The book begins with an introduction to data science, followed by an overview of Python concepts, providing readers with a solid foundation for working with various databases and statistics. It then delves into the process of importing different types of data, emphasizing the significance of data cleaning and visualization. The text covers feature engineering techniques to enhance the value of data for algorithms, introducing readers to various machine learning algorithms and time series data analysis. Real-world case studies are also presented to provide practical examples of data science applications. Throughout the book, the author stresses the importance of adopting a human-centric approach to understanding technology, adapting technical terms into simplified and accessible language. By doing so, readers can better comprehend the complexities of data science and its relevance to everyday life. This approach enables a deeper appreciation for the evolution of technology and its impact on society, ultimately leading to a more informed and nuanced understanding of the world around us. In addition to presenting technical aspects of data science, the book explores the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of modern knowledge development. This involves recognizing the interconnectedness of technology, society, and humanity as a whole. By embracing this perspective, readers can gain a broader understanding of how data science contributes to the advancement of civilization and the well-being of future generations.

.В этой книге представлено подробное руководство по практическим наукам о данных с использованием Python и Jupyter notebook, охватывающее такие важные темы, как очистка данных, предварительная обработка, разработка функций и машинное обучение. В тексте подчеркивается важность выработки личностной парадигмы понимания технологического процесса развития современных знаний, подчеркивается необходимость адаптации и изменения подхода к изучению новых технологий. Книга начинается с введения в науку о данных, за которым следует обзор концепций Python, предоставляя читателям прочную основу для работы с различными базами данных и статистикой. Затем он углубляется в процесс импорта различных типов данных, подчеркивая важность очистки и визуализации данных. В тексте рассматриваются методы проектирования функций для повышения ценности данных для алгоритмов, представления читателям различных алгоритмов машинного обучения и анализа данных временных рядов. Также представлены реальные тематические исследования, чтобы предоставить практические примеры применения науки о данных. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность принятия человекоцентричного подхода к пониманию технологий, адаптации технических терминов на упрощенный и доступный язык. Таким образом, читатели могут лучше понять сложности науки о данных и ее отношение к повседневной жизни. Этот подход позволяет глубже оценить эволюцию технологии и ее влияние на общество, что в конечном итоге приводит к более информированному и детальному пониманию окружающего мира. Помимо представления технических аспектов науки о данных, в книге исследуется важность разработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это предполагает признание взаимосвязанности технологий, общества и человечества в целом. Принимая эту перспективу, читатели могут получить более широкое понимание того, как наука о данных способствует развитию цивилизации и благополучию будущих поколений.

.Ce livre présente un guide détaillé des sciences pratiques des données en utilisant Python et Jupyter note, couvrant des sujets importants tels que le nettoyage des données, le prétraitement, le développement de fonctions et l'apprentissage automatique. texte souligne l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes et souligne la nécessité d'adapter et de modifier l'approche de l'apprentissage des nouvelles technologies. livre commence par une introduction à la science des données, suivie d'un aperçu des concepts de Python, offrant aux lecteurs une base solide pour travailler avec différentes bases de données et statistiques. Ensuite, il approfondit le processus d'importation de différents types de données, soulignant l'importance du nettoyage et de la visualisation des données. texte examine les méthodes de conception des fonctions pour améliorer la valeur des données pour les algorithmes, présenter aux lecteurs différents algorithmes d'apprentissage automatique et analyser les données des séries temporelles. Des études de cas réelles sont également présentées pour fournir des exemples pratiques de l'application de la science des données. Tout au long du livre, l'auteur souligne l'importance d'adopter une approche centrée sur l'être humain pour comprendre les technologies, adapter les termes techniques dans un langage simplifié et accessible. De cette façon, les lecteurs peuvent mieux comprendre la complexité de la science des données et son rapport à la vie quotidienne. Cette approche permet une évaluation plus approfondie de l'évolution de la technologie et de son impact sur la société, ce qui conduit finalement à une compréhension plus informée et plus détaillée du monde qui l'entoure. En plus de présenter les aspects techniques de la science des données, le livre explore l'importance de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Cela implique de reconnaître l'interdépendance de la technologie, de la société et de l'humanité dans son ensemble. En adoptant cette perspective, les lecteurs peuvent mieux comprendre comment la science des données contribue au développement de la civilisation et au bien-être des générations futures.

Este libro ofrece una guía detallada de las ciencias prácticas de los datos utilizando Python y Jupyter notebook, que cubre temas importantes como la limpieza de datos, el procesamiento previo, el desarrollo de funciones y el aprendizaje automático. texto destaca la importancia de generar un paradigma personal para entender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, destaca la necesidad de adaptar y cambiar el enfoque al estudio de las nuevas tecnologías. libro comienza con una introducción a la ciencia de los datos, seguida de una revisión de los conceptos de Python, proporcionando a los lectores una base sólida para trabajar con diferentes bases de datos y estadísticas. A continuación, se profundiza en el proceso de importación de diferentes tipos de datos, destacando la importancia de limpiar y visualizar los datos. texto examina técnicas de diseño de funciones para aumentar el valor de los datos para algoritmos, presentar a los lectores diferentes algoritmos de aprendizaje automático y analizar datos de series de tiempo. También se presentan estudios de casos reales para proporcionar ejemplos prácticos de la aplicación de la ciencia de datos. A lo largo del libro, el autor destaca la importancia de adoptar un enfoque centrado en el hombre para entender la tecnología, adaptando los términos técnicos a un lenguaje simplificado y accesible. De esta manera, los lectores pueden comprender mejor la complejidad de la ciencia de los datos y su relación con la vida cotidiana. Este enfoque permite una evaluación más profunda de la evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad, lo que finalmente conduce a una comprensión más informada y detallada del mundo que nos rodea. Además de presentar los aspectos técnicos de la ciencia de datos, el libro explora la importancia de desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Esto implica reconocer la interconexión de la tecnología, la sociedad y la humanidad en general. Al adoptar esta perspectiva, los lectores pueden obtener una comprensión más amplia de cómo la ciencia de los datos contribuye al desarrollo de la civilización y al bienestar de las generaciones futuras.

Este livro fornece um guia detalhado de práticas de dados com Python e Jupyter notebook, que abrange temas importantes como limpeza de dados, pré-processamento, desenvolvimento de funções e treinamento de máquinas. O texto enfatiza a importância de criar um paradigma de personalidade para compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, enfatizando a necessidade de adaptar e mudar a abordagem para o estudo das novas tecnologias. O livro começa com uma introdução na ciência dos dados, seguida de uma revisão dos conceitos Python, fornecendo aos leitores uma base sólida para lidar com diferentes bancos de dados e estatísticas. Em seguida, ele se aprofunda no processo de importação de diferentes tipos de dados, enfatizando a importância de limpar e visualizar os dados. O texto aborda técnicas de design de funções para aumentar o valor dos dados para algoritmos, apresentar aos leitores vários algoritmos de aprendizagem automática e analisar os dados das séries de tempo. Também são apresentados estudos de caso reais para fornecer exemplos práticos de aplicações da ciência de dados. Ao longo do livro, o autor enfatiza a importância de adotar uma abordagem humana para a compreensão da tecnologia, adaptando os termos técnicos a uma linguagem simplificada e acessível. Assim, os leitores podem compreender melhor a complexidade da ciência de dados e sua relação com a vida diária. Esta abordagem permite uma avaliação mais profunda da evolução da tecnologia e do seu impacto na sociedade, o que acaba levando a uma compreensão mais informada e detalhada do mundo ao seu redor. Além de apresentar os aspectos técnicos da ciência dos dados, o livro explora a importância de desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Isso implica reconhecer a interconectividade entre a tecnologia, a sociedade e a humanidade em geral. Ao adotar esta perspectiva, os leitores podem ter uma maior compreensão de como a ciência dos dados contribui para o desenvolvimento da civilização e para o bem-estar das gerações futuras.

Questo libro fornisce una guida dettagliata alle scienze dei dati con Python e Jupyter notebook, che comprende temi importanti come la pulizia dei dati, la pre-elaborazione, lo sviluppo delle funzioni e l'apprendimento automatico. Il testo sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne, sottolinea la necessità di adattarsi e cambiare l'approccio allo studio delle nuove tecnologie. Il libro inizia con l'introduzione alla scienza dei dati, seguita da una panoramica dei concetti Python, fornendo ai lettori una base solida per lavorare con vari database e statistiche. Viene quindi approfondito nel processo di importazione di diversi tipi di dati, sottolineando l'importanza della pulizia e della visualizzazione dei dati. Il testo descrive i metodi di progettazione delle funzioni per aumentare il valore dei dati per gli algoritmi, per presentare ai lettori diversi algoritmi di apprendimento automatico e per analizzare i dati delle serie temporali. Sono presenti anche studi di caso reali per fornire esempi pratici di applicazione della scienza dei dati. Durante tutto il libro, l'autore sottolinea l'importanza di adottare un approccio centrico per comprendere la tecnologia, adattare i termini tecnici a un linguaggio semplice e accessibile. In questo modo, i lettori possono comprendere meglio la complessità della scienza dei dati e il suo rapporto con la vita quotidiana. Questo approccio consente di valutare meglio l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla società, che alla fine porta a una comprensione più informata e dettagliata del mondo. Oltre a rappresentare gli aspetti tecnici della scienza dei dati, il libro esamina l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Ciò implica il riconoscimento dell'interconnessione tra tecnologia, società e umanità in generale. Adottando questa prospettiva, i lettori possono avere una maggiore comprensione di come la scienza dei dati contribuisca allo sviluppo della civiltà e al benessere delle generazioni future.

.Dieses Buch bietet einen ausführlichen itfaden zu praktischen Datenwissenschaften mit Python und Jupyter Notebook und behandelt wichtige Themen wie Datenbereinigung, Vorverarbeitung, Funktionsentwicklung und maschinelles rnen. Der Text betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für das Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und betont die Notwendigkeit, den Ansatz für das Studium neuer Technologien anzupassen und zu ändern. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Datenwissenschaft, gefolgt von einem Überblick über Python-Konzepte und bietet den sern eine solide Grundlage für den Umgang mit verschiedenen Datenbanken und Statistiken. Es geht dann tiefer in den Prozess des Imports verschiedener Datentypen ein und betont die Bedeutung der Datenbereinigung und -visualisierung. Der Text befasst sich mit Methoden des Funktionsdesigns, um den Wert von Daten für Algorithmen zu erhöhen, den sern verschiedene Algorithmen für maschinelles rnen vorzustellen und Zeitreihendaten zu analysieren. Reale Fallstudien werden ebenfalls vorgestellt, um praktische Beispiele für die Anwendung von Data Science zu liefern. Während des gesamten Buches betont der Autor, wie wichtig es ist, einen menschenzentrierten Ansatz zum Verständnis von Technologie zu verfolgen und technische Begriffe in eine vereinfachte und zugängliche Sprache anzupassen. Auf diese Weise können die ser die Komplexität der Datenwissenschaft und ihre Beziehung zum Alltag besser verstehen. Dieser Ansatz ermöglicht eine tiefere Einschätzung der Entwicklung der Technologie und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft, was letztendlich zu einem fundierteren und detaillierteren Verständnis der umgebenden Welt führt. Neben der Darstellung der technischen Aspekte der Datenwissenschaft untersucht das Buch die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Dies setzt die Anerkennung der Vernetzung von Technologie, Gesellschaft und Menschheit als Ganzes voraus. Durch diese Perspektive können die ser ein breiteres Verständnis dafür gewinnen, wie Data Science zur Entwicklung der Zivilisation und zum Wohlergehen zukünftiger Generationen beiträgt.

. Książka zawiera szczegółowy przewodnik po praktycznych naukach o danych za pomocą notebooka Python i Jupyter, obejmujący ważne tematy, takie jak oczyszczanie danych, preprocessing, rozwój funkcji i uczenie maszynowe. W tekście podkreślono znaczenie opracowania osobistego paradygmatu dla zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy, podkreślono potrzebę dostosowania i zmiany podejścia do badania nowych technologii. Książka rozpoczyna się wstępem do nauki o danych, a następnie przeglądem koncepcji Pythona, zapewniając czytelnikom solidne podstawy do pracy z różnymi bazami danych i statystykami. Następnie wkracza w proces importowania różnych rodzajów danych, podkreślając znaczenie czyszczenia i wizualizacji danych. W tekście omówiono metody projektowania funkcji zwiększających wartość danych dla algorytmów, prezentujących czytelników z różnymi algorytmami uczenia maszynowego oraz analizujących dane z serii czasowych. Prezentowane są również badania przypadku w świecie rzeczywistym, aby dostarczyć praktycznych przykładów zastosowania danych naukowych. W książce autor podkreśla znaczenie przyjęcia podejścia skoncentrowanego na ludziach do zrozumienia technologii, dostosowania terminów technicznych do uproszczonego i dostępnego języka. Czytelnicy mogą więc lepiej zrozumieć złożoność danych naukowych i ich związek z życiem codziennym. Podejście to pozwala na głębsze zrozumienie rozwoju technologii i jej wpływu na społeczeństwo, co ostatecznie prowadzi do bardziej świadomego i szczegółowego zrozumienia otaczającego ją świata. Oprócz prezentacji technicznych aspektów danych naukowych, książka bada znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Oznacza to uznanie wzajemnych powiązań technologii, społeczeństwa i całej ludzkości. Przyjmując tę perspektywę, czytelnicy mogą uzyskać szersze zrozumienie, jak nauka o danych przyczynia się do cywilizacji i dobrobytu przyszłych pokoleń.

''

.Bu kitap, Python ve Jupyter not defterini kullanarak pratik veri bilimlerine, veri temizleme, ön işleme, özellik geliştirme ve makine öğrenimi gibi önemli konuları kapsayan ayrıntılı bir rehber sunmaktadır. Metin, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamakta, yeni teknolojilerin çalışmasına yaklaşımı uyarlama ve değiştirme ihtiyacını vurgulamaktadır. Kitap, veri bilimine bir giriş ile başlar, ardından Python kavramlarına genel bir bakış gelir ve okuyuculara çeşitli veritabanları ve istatistiklerle çalışmak için sağlam bir temel sağlar. Daha sonra, farklı veri türlerini içe aktarma sürecine girer ve verilerin temizlenmesi ve görselleştirilmesinin önemini vurgular. Metin, verilerin algoritmalara değerini artırmak, okuyuculara çeşitli makine öğrenme algoritmaları sunmak ve zaman serisi verilerini analiz etmek için işlev tasarlama yöntemlerini tartışmaktadır. Veri biliminin uygulanmasının pratik örneklerini sağlamak için gerçek dünya vaka çalışmaları da sunulmaktadır. Kitap boyunca yazar, teknolojiyi anlamak için insan merkezli bir yaklaşım benimsemenin, teknik terimleri basitleştirilmiş ve erişilebilir bir dile uyarlamanın önemini vurgulamaktadır. Böylece, okuyucular veri biliminin karmaşıklığını ve günlük yaşamla nasıl ilişkili olduğunu daha iyi anlayabilirler. Bu yaklaşım, teknolojinin evriminin ve toplum üzerindeki etkisinin daha derin bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanır ve sonuçta etrafındaki dünyanın daha bilinçli ve ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasına yol açar. Veri biliminin teknik yönlerini sunmanın yanı sıra, kitap, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini araştırıyor. Bu, bir bütün olarak teknoloji, toplum ve insanlığın birbirine bağlılığının tanınması anlamına gelir. Bu bakış açısını benimseyerek, okuyucular veri biliminin medeniyete ve gelecek nesillerin refahına nasıl katkıda bulunduğuna dair daha geniş bir anlayış kazanabilirler.

يقدم هذا الكتاب دليلاً مفصلاً لعلوم البيانات العملية باستخدام دفتر Python و Jupyter، ويغطي موضوعات مهمة مثل تطهير البيانات، والمعالجة المسبقة، وتطوير الميزات، والتعلم الآلي. ويشدد النص على أهمية وضع نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة، ويشدد على ضرورة تكييف وتغيير النهج المتبع في دراسة التكنولوجيات الجديدة. يبدأ الكتاب بمقدمة لعلوم البيانات، تليها لمحة عامة عن مفاهيم بايثون، مما يوفر للقراء أساسًا متينًا للعمل مع قواعد البيانات والإحصاءات المختلفة. ثم يتعمق في عملية استيراد أنواع مختلفة من البيانات، مما يسلط الضوء على أهمية تنظيف البيانات وتصورها. يناقش النص طرق تصميم الوظائف لزيادة قيمة البيانات إلى الخوارزميات، وتقديم القراء بخوارزميات التعلم الآلي المختلفة، وتحليل بيانات السلاسل الزمنية. كما تقدم دراسات حالات إفرادية في العالم الحقيقي لتقديم أمثلة عملية لتطبيق علم البيانات. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية اعتماد نهج محوره الإنسان لفهم التكنولوجيا، وتكييف المصطلحات التقنية إلى لغة مبسطة ويمكن الوصول إليها. وبالتالي، يمكن للقراء فهم تعقيدات علم البيانات بشكل أفضل وكيفية ارتباطها بالحياة اليومية. يسمح هذا النهج بتقدير أعمق لتطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع، مما يؤدي في النهاية إلى فهم أكثر استنارة وتفصيلاً للعالم من حوله. بالإضافة إلى عرض الجوانب التقنية لعلم البيانات، يستكشف الكتاب أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. وهذا يعني الاعتراف بالترابط بين التكنولوجيا والمجتمع والإنسانية ككل. من خلال تبني هذا المنظور، يمكن للقراء اكتساب فهم أوسع لكيفية مساهمة علم البيانات في الحضارة ورفاهية الأجيال القادمة.

이 책은 데이터 정화, 사전 처리, 기능 개발 및 기계 학습과 같은 중요한 주제를 다루는 파이썬 및 Jupyter 노트북을 사용한 실제 데이터 과학에 대한 자세한 안내서를 제공합니다. 이 텍스트는 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 이해하기위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조하고, 새로운 기술 연구에 대한 접근 방식을 조정하고 변경할 필요성을 강조합니다. 이 책은 데이터 과학에 대한 소개와 파이썬 개념에 대한 개요로 시작하여 독자들에게 다양한 데이터베이스 및 통계를 다루기위한 견고한 기반을 제공합니다. 그런 다음 다양한 유형의 데이터를 가져 오는 프로세스를 탐구하여 데이터 청소 및 시각화의 중요성을 강조합니다. 이 텍스트는 알고리즘에 대한 데이터 값을 높이고 독자에게 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하고 시계열 데이터를 분석하는 함수를 설계하는 방법에 대해 설명합니다. 데이터 과학 적용의 실질적인 예를 제공하기 위해 실제 사례 연구도 제시됩니다. 이 책 전체에서 저자는 기술 용어를 단순화되고 접근 가능한 언어로 적용하여 기술을 이해하기위한 인간 중심의 접근 방식을 채택하는 것의 중요성을 강조합니다. 따라서 독자는 데이터 과학의 복잡성과 일상 생활과 어떤 관련이 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 접근법은 기술의 진화와 사회에 미치는 영향에 대해 더 깊이 인식 할 수있게하여 궁극적으로 주변 세계에 대한보다 정교하고 자세한 이해로 이어집니다. 이 책은 데이터 과학의 기술적 측면을 제시 할뿐만 아니라 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 탐구합니다. 이것은 기술, 사회 및 인류 전체의 상호 연결성을 인식하는 것을 의미합니다. 이러한 관점을 수용함으로써 독자들은 데이터 과학이 문명과 미래 세대의 복지에 어떻게 기여하는지에 대한 폭 넓은 이해를 얻을 수 있습니다.

。この本は、PythonとJupyterノートブックを使用した実用的なデータサイエンスの詳細なガイドを提供し、データクレンジング、前処理、機能開発、機械学習などの重要なトピックをカバーしています。このテキストは、現代の知識を開発する技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調し、新技術の研究へのアプローチを適応し、変更する必要性を強調しています。この本は、データサイエンスの紹介から始まり、Pythonの概念の概要が続き、読者にさまざまなデータベースや統計を扱うための確かな基盤を提供します。その後、さまざまな種類のデータをインポートするプロセスを掘り下げ、データのクリーニングと視覚化の重要性を強調します。このテキストでは、アルゴリズムへのデータの価値を高めるための関数を設計する方法、さまざまな機械学習アルゴリズムを読者に提示し、時系列データを分析する方法について説明します。また、データサイエンスの応用の実例を提供するために、実際のケーススタディも提示されています。著者は、技術を理解するために人間中心のアプローチを採用し、技術用語を簡略化されたアクセス可能な言語に適応させることの重要性を強調している。したがって、読者はデータサイエンスの複雑さとそれが日常生活とどのように関係しているかをよりよく理解することができます。このアプローチは、技術の進化と社会への影響をより深く認識することを可能にし、最終的には、その周りの世界のより多くの情報と詳細な理解につながります。データサイエンスの技術的側面を提示するだけでなく、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を探求しています。これは、技術、社会、人類全体の相互連結性を認識することを意味します。この視点を取り入れることで、データサイエンスが文明と未来の世代の幸福にどのように貢献しているかについて、読者はより幅広い理解を得ることができます。

還包含一組來自世界各地的豐富多彩的人物，這種情況對於某些讀者來說可能過於激烈。Gwen e和Poseidon三叉戟：超自然女性冒險科幻小說作為一個專業和稱職的作家,我很高興與你們分享Gwen e和Poseidon三叉戟的迷人情節,這是Gwen e冒險系列的第一本書。這部超自然的女子冒險科幻小說是一部關於危險、秘密和自我發現的激動人心的故事，背景是地中海島嶼丁香灣令人嘆為觀止的背景。故事講述了前古董商格溫·李（Gwen e）成為尋寶者的故事，他因出色的發現而在黑市上出名。在姐姐萊尼（Laney）的身邊，格溫（Gwen）開始尋找傳說中的波塞冬三叉戟。據說三叉戟為其擁有者提供了難以想象的財富和權力，但其存在仍然是一個神話，使許多人懷疑這不僅僅是一個傳說。格溫的旅程發生了意想不到的轉變，因為她發現她並不是繼三叉戟之後的唯一一個。她發現自己夾在兩個男人之間：蘇格蘭性感的海灘流浪漢傑克（Jack）和意大利婦女馬裏斯（Maris），後者經營著當地的遊客中心。兩人都決心將三叉戟掌握在自己手中，格溫必須決定她在尋找最終寶藏時可以信任誰。