Descripción
Los usuarios de negocios familiarizados con la programación en Base SAS ahora pueden aprender Python por ejemplo. Aprenderá a través de ejemplos que mapean las construcciones de programación y los patrones de codificación de SAS a sus equivalentes en Python. Su enfoque principal será en pandas y en cuestiones de gestión de datos relacionadas con el análisis de datos.
Se estima que hoy en día hay tres millones o más de usuarios de SAS en todo el mundo. A medida que el panorama de la ciencia de datos cambia del uso de SAS a software de código abierto como Python, muchos usuarios sentirán la necesidad de actualizar sus habilidades. La mayoría de los usuarios no están formalmente capacitados en ciencias de la computación y probablemente han adquirido sus habilidades programando SAS como parte de su trabajo.
Como resultado, la documentación actual y la plétora de libros y sitios web para aprender Python son técnicos y no están dirigidos a la mayoría de los usuarios de SAS. Python para usuarios de SAS proporciona el conjunto más completo de ejemplos disponible actualmente. Contiene más de 200 scripts de Python y aproximadamente 75 programas de SAS que son análogos a los scripts de Python. Los primeros capítulos se centran más en Python, mientras que los capítulos restantes ilustran SAS y los ejemplos correspondientes de Python para resolver tareas comunes de análisis de datos, como la lectura de múltiples fuentes de entrada, la detección de valores perdidos, la imputación, la fusión/combinación de datos y la producción de resultados. Este libro es una guía indispensable para integrar los flujos de trabajo de SAS y Python.
Lo que aprenderás
- Dominar rápidamente Python para el análisis de datos sin usar un enfoque de prueba y error
- Comprender las similitudes y diferencias entre Base SAS y Python
- Determinar mejor qué lenguaje usar, según sus necesidades
- Obtener resultados rápidos
A quién va dirigido este libro
Usuarios de SAS, programadores de SAS, científicos de datos, líderes de científicos de datos y usuarios de Python que necesitan trabajar con SAS
Autor: Randy Betancourt, Sarah Chen
Editorial: Apress
Publicado: 23/09/2019
Páginas: 434
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.72lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.92d
ISBN13: 9781484250006
ISBN10: 1484250001
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
Sobre el autor
La carrera profesional de Randy Betancourt se ha desarrollado en torno al análisis de datos. Su trayectoria comenzó gestionando un grupo de soporte técnico que atendía a más de 2.000 analistas e investigadores técnicos de la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. en uno de los complejos de mainframe más grandes gestionados por el gobierno federal. Se trasladó a la Universidad de Duke, trabajando para la administración, para analizar la utilización y los costes de los recursos del personal. Allí, se introdujo en la política de acceso a los datos, ya que la facultad de medicina tenía la mayoría de los datos y los recursos informáticos.
Pasó la mayor parte de su carrera en SAS Institute Inc. en numerosos puestos, comenzando en marketing y luego pasando a la habilitación de campo y la gestión de productos. Posteriormente, desarrolló el rol de consultor de la Oficina del CTO.
Randy viajó por todo el mundo reuniéndose con líderes de TI y de negocios para discutir el impacto del análisis de datos para impulsar sus negocios. Y también discutieron los desafíos que enfrentaban. Al mismo tiempo, habló con los usuarios finales, queriendo escuchar su perspectiva. Juntas, estas experiencias moldearon su comprensión de las compensaciones que hacen las empresas al asignar recursos escasos a la recopilación de datos, el análisis y el despliegue de modelos.Más recientemente, ha trabajado como consultor independiente para empresas, incluyendo el International Institute of Analytics, el grupo SQL Server de Microsoft y la plataforma Applied Intelligence de Accenture.
Sarah Chen tiene 12 años de experiencia en análisis en banca y seguros, incluyendo precios de automóviles personales, cumplimiento, vigilancia, análisis de fraude, análisis de ventas, modelado de riesgo de crédito para negocios y pruebas de estrés regulatorias. Es miembro de la Casualty Actuarial Society y la Society of Actuaries (FCAS, FSA), actuaria, científica de datos e innovadora.
La carrera de Sarah comenzó con cinco años y medio en Verisk Analytics en la división de Actuaría de Automóviles Personales, construyendo modelos predictivos para varios productos ISO. En Verisk, aprendió y perfeccionó habilidades básicas en análisis y gestión de datos. Sus habilidades y experiencia en el dominio se ampliaron cuando se trasladó a KPMG, trabajando con aseguradoras, bancos y grandes plataformas en línea líderes en diversos problemas de negocio y gestión de riesgos.