Descripción
Extraiga información valiosa de los datos aprovechando diversas técnicas de análisis y visualización con esta guía completa.
La compra del libro impreso o Kindle incluye un eBook en PDF gratuito
Características principales:
- Adquiera experiencia práctica en la realización de EDA en una única variable de interés en Python
- Aprenda las diferentes técnicas para analizar y explorar datos tabulares, series temporales y textuales en Python
- Domine la visualización de datos utilizando las principales bibliotecas de Python como Matplotlib y seaborn
Descripción del libro:
El análisis exploratorio de datos (EDA) es un paso crucial en los proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático, ya que ayuda a descubrir relaciones y patrones y proporciona información sobre conjuntos de datos estructurados y no estructurados. Con varias técnicas y bibliotecas disponibles para realizar EDA, elegir el enfoque correcto a veces puede ser un desafío. Esta guía práctica le proporciona pasos prácticos y código listo para usar para realizar análisis exploratorios de datos tabulares, series temporales y textuales.
El libro comienza centrándose en recetas preliminares, como estadísticas resumidas, preparación de datos y bibliotecas de visualización de datos. A medida que avance, descubrirá cómo implementar análisis univariados, bivariados y multivariados en datos tabulares. A lo largo de los capítulos, dominará las populares bibliotecas de visualización y manipulación de datos de Python, como seaborn y pandas.
Al final de este libro, habrá dominado las diversas técnicas de EDA y las habrá implementado de manera eficiente en datos estructurados y no estructurados.
Lo que aprenderá:
- Realizar EDA con las principales bibliotecas de visualización de datos de Python
- Ejecutar análisis univariados, bivariados y multivariados en datos tabulares
- Descubrir patrones y relaciones dentro de los datos de series temporales
- Identificar patrones ocultos dentro de los datos textuales
- Descubrir diferentes técnicas para preparar datos para el análisis
- Superar el desafío de los valores atípicos y los valores faltantes durante el análisis de datos
- Aprovechar el EDA automatizado para un análisis rápido y eficiente
Para quién es este libro:
Si es un analista de datos interesado en la aplicación práctica del análisis exploratorio de datos en Python, este libro es para usted. Este libro también beneficiará a científicos de datos, investigadores y estadísticos que buscan instrucciones prácticas sobre cómo aplicar técnicas EDA utilizando bibliotecas de Python. Se requiere un conocimiento básico de la programación en Python y una comprensión básica de los conceptos estadísticos fundamentales.
Autor: Ayodele Oluleye
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 30/06/2023
Páginas: 382
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.44 libras
Tamaño: 9.25 de alto x 7.50 de ancho x 0.79 de profundidad
ISBN13: 9781803231105
ISBN10: 1803231106
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Visualización de datos
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