Descripción
Aprenda a gestionar datos de forma eficaz y a ejecutar proyectos de ciencia de datos de principio a fin utilizando Python
Características principales:
- Comprender y utilizar herramientas de ciencia de datos en Python, como algoritmos especializados de aprendizaje automático y modelos estadísticos
- Construir una base sólida de ciencia de datos con las mejores herramientas de ciencia de datos disponibles en Python
- Agregar valor a usted mismo, a su organización y a la sociedad extrayendo información procesable de datos brutos
Descripción del libro:
La ciencia de datos práctica con Python le enseña conceptos fundamentales de ciencia de datos, con ejemplos realistas y del mundo real, y fortalece su dominio de los principios básicos y avanzados de la preparación y almacenamiento de datos, estadísticas, teoría de la probabilidad, aprendizaje automático y programación en Python, ayudándole a construir una base sólida para adquirir dominio en la ciencia de datos.
El libro comienza con una descripción general de las habilidades básicas de Python y luego presenta técnicas fundamentales de ciencia de datos, seguida de una explicación exhaustiva del código Python necesario para ejecutar las técnicas. Comprenderá el código trabajando a través de los ejemplos. El código se ha dividido en pequeños fragmentos (unas pocas líneas o una función a la vez) para permitir una discusión exhaustiva.
A medida que progrese, aprenderá a realizar análisis de datos mientras explora las funcionalidades de los paquetes clave de Python para ciencia de datos, incluidos pandas, SciPy y scikit-learn. Finalmente, el libro cubre las preocupaciones éticas y de privacidad en la ciencia de datos y sugiere recursos para mejorar las habilidades en ciencia de datos, así como formas de mantenerse al día sobre los nuevos desarrollos en ciencia de datos.
Al final del libro, debería poder usar Python cómodamente para proyectos básicos de ciencia de datos y debería tener las habilidades para ejecutar el proceso de ciencia de datos en cualquier fuente de datos.
Lo que aprenderá:
- Usar los paquetes de ciencia de datos de Python de forma eficaz
- Limpiar y preparar datos para el trabajo de ciencia de datos, incluida la ingeniería y selección de características
- Modelado de datos, incluidos modelos estadísticos clásicos (por ejemplo, pruebas t) y algoritmos esenciales de aprendizaje automático (ML), como bosques aleatorios y modelos impulsados
- Evaluar el rendimiento del modelo
- Comparar y comprender diferentes métodos de ML
- Interactuar con hojas de cálculo de Excel a través de Python
- Crear informes automatizados de ciencia de datos a través de Python
- Familiarizarse con las técnicas de análisis de texto
Para quién es este libro:
El libro está dirigido a principiantes, incluidos estudiantes que comienzan o están a punto de comenzar un programa de ciencia de datos, análisis o relacionado (por ejemplo, licenciatura, maestría, bootcamp, cursos en línea), recién graduados universitarios que desean aprender nuevas habilidades para destacarse en el mercado laboral, profesionales que desean aprender técnicas prácticas de ciencia de datos en Python y aquellos que desean cambiar su carrera a la ciencia de datos.
El libro requiere un conocimiento básico de Python. Se ha incluido una sección "Primeros pasos con Python" para que los principiantes absolutos se pongan al día.
Autor: Nathan George
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 30/09/2021
Páginas: 620
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.31 libras
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 1.25d
ISBN13: 9781801071970
ISBN10: 1801071977
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Inteligencia artificial | General
- Informática | Lenguajes | Python
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