Descripción
Guía paso a paso para construir aplicaciones predictivas de alto rendimiento
Características principales
- Utiliza el ecosistema de análisis de datos de Python para implementar proyectos de análisis predictivo de principio a fin
- Explora algoritmos avanzados de modelado predictivo con énfasis en la teoría y explicaciones intuitivas
- Aprende a desplegar los resultados de un modelo predictivo como una aplicación interactiva
Descripción del libro
El análisis predictivo es un campo aplicado que emplea una variedad de métodos cuantitativos utilizando datos para hacer predicciones. Implica mucho más que simplemente volcar datos en una computadora para construir un modelo. Este libro proporciona una cobertura práctica para ayudarte a comprender los conceptos más importantes del análisis predictivo. Usando ejemplos prácticos y paso a paso, construimos soluciones de análisis predictivo utilizando herramientas y paquetes de Python de vanguardia.
El enfoque paso a paso del libro comienza definiendo el problema y pasa a identificar los datos relevantes. También realizaremos preparación de datos, exploraremos y visualizaremos relaciones, construiremos modelos, ajustaremos, evaluaremos y desplegaremos el modelo.
Cada etapa tiene ejemplos prácticos relevantes y código Python eficiente. Trabajarás con modelos como KNN, Random Forests y redes neuronales utilizando las bibliotecas más importantes de la pila de ciencia de datos de Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Keras, Dash, etc. Además de los ejemplos de código prácticos, encontrarás explicaciones intuitivas del funcionamiento interno de las principales técnicas y algoritmos utilizados en el análisis predictivo.
Al final de este libro, estarás listo para construir soluciones de análisis predictivo de alto rendimiento utilizando la programación Python.
Lo que aprenderás
- Familiarízate con los principales conceptos y principios del análisis predictivo
- Aprende sobre las etapas involucradas en la producción de soluciones completas de análisis predictivo
- Comprende cómo definir un problema, proponer una solución y preparar un conjunto de datos
- Usa visualizaciones para explorar relaciones y obtener información sobre el conjunto de datos
- Aprende a construir modelos de regresión y clasificación usando scikit-learn
- Usa Keras para construir potentes modelos de redes neuronales que producen predicciones precisas
- Aprende a servir las predicciones de un modelo como una aplicación web
Autor: Alvaro Fuentes
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 28/12/2018
Páginas: 330
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.25lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.69d
ISBN13: 9781789138719
ISBN10: 178913871X
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Ciencia de datos | Análisis de datos
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