Download or read book Ciencia de los datos con Python written by Francisco J. Toro López and published by Ecoe Ediciones. This book was released on 2022-05-23 with total page 234 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Esta obra demuestra una metodología de desarrollo de investigaciones, proyectos e iniciativas aplicadas en muchas áreas del conocimiento, que en diversas instancias se fundamentan en base de datos e información proveniente de fuentes internas y externas en el marco de objetivos de las sociedades abiertas al cambio. Se repasa el lenguaje de programación Python muy utilizado en estos casos. La estructura está compuesta por funciones, algoritmos y metodologías hechos con Python y otras herramientas computacionales, con varias técnicas de corte administrativo y funcional. La intención es facilitar los procesos de análisis en diversos proyectos e investigaciones de acuerdo a un plan estratégico. Los ejercicios disponibles están en un formato de presentación sencilla; son de fácil desarrollo y seguimiento. Dirigido a aquellas personas que examinan, prueban, ensayan y realizan funciones orientadas a dar respuestas a diversas inquietudes comerciales, administrativas y científicas, analizando múltiples datos y forjando la planeación y desarrollo de proyectos, con un enfoque que busque siempre la efectividad al emplear funciones y algoritmos diseñados e implementados para tales casos.
Download or read book Python Data Science Handbook written by Jake VanderPlas and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2016-11-21 with total page 743 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you’ll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Download or read book Ciencia de Datos Python written by Christopher Wilkinson and published by Independently Published. This book was released on 2020 with total page 208 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Python Data Science- descripciónUna guía definitiva para aprender los fundamentos de la ciencia de datos de Python está llena de conocimientos y estrategias para científicos de datos, profesionales de programación y estudiantes que quieren equiparse con las nuevas bibliotecas de tendencia y funciones de Python como administración de datos como gestión de datos Herramienta. Este libro cuenta con todas las principales técnicas de recopilación, interpretación y procesamiento de datos para lograr información refinada. El lector aprenderá sobre la investigación científica de los datos, la sintaxis del lenguaje de programación Python y todos los conocimientos básicos de las bibliotecas y métodos importados.Un enfoque eficaz de la ciencia de datos de Python puede ahorrar tiempo, recursos y energía. Puede aprender a ayudar a cualquier empresa con los procesos en ejecución: cuentas, módulos de recursos humanos, ventas, servicios y más. Teniendo en cuenta los requisitos de marca y competencia, esta guía para principiantes cubre todas las estrategias y tácticas de gestión de datos. El desarrollo de la función bien estructurada de Python es puramente una técnica sistemática y basada en el conocimiento.Construir un sistema de investigación de datos científicos nunca ha sido tan fácil como lo es hoy en día. Muchas empresas han cambiado sus sistemas de datos al lenguaje Python de código abierto, fácil de aprender. Si realmente quieres aprender Python Data Science, no pierdas el tiempo mirando a tu alrededor - compra este extraordinario libro ahora para empezar. Es un libro detallado con un conocimiento completo de la ciencia de datos, estructuras de datos python, bibliotecas estándar, marcos de ciencia de datos y modelos predictivos en Python. Construya su historia de éxito a través del aprendizaje de las mejores prácticas de la ciencia de datos. Haga clic en el botón Comprar para empezar.
Download or read book Python written by Emiliano Emigidio and published by Emiliano Emigidio. This book was released on 2022-08-24 with total page 129 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Buscas un curso intensivo de Python para Ciencia de Datos y quieres llegar fácilmente a tu primer proyecto desde cero en poco tiempo? ¿Buscas constantemente información en las redes sociales (como los grupos de FB) y no sabes por dónde empezar con la programación en Python? Si es así, ¡sigue leyendo! Python se utiliza a menudo en la ciencia de datos hoy en día porque es un lenguaje de programación maduro que tiene excelentes propiedades para los programadores principiantes. Algunas de las más notables de estas propiedades son la contraseña de fácil lectura, la supresión de delimitadores opcionales, la escritura dinámica y el uso de memoria dinámica. La ciencia de los datos utiliza estrategias científicas para procesar los datos y separar la información de los mismos. Se aleja de una idea similar a la de Big Data y Data Mining. Requiere un equipo innovador junto con un cálculo y una programación útiles para tratar los problemas de los datos o procesarlos para obtener un aprendizaje sustancial de ellos. El perfeccionamiento y la investigación de gran utilidad en el mundo de la Informática y la Tecnología han aumentado la importancia de sus conceptos más básicos y esenciales en mil aspectos. Esta noción de principio es a la que nos referimos continuamente como datos, y que los datos son lo único que abre el camino a todo en el mundo. Las organizaciones y empresas más grandes del mundo han construido su creación y sus filosofías y determinan una parte única de su salario a través de los datos. El valor y la importancia de los datos pueden entenderse con la simple certeza de que un centro legítimo de almacenamiento/distribución de datos es un millón de veces más rentable que la mina de oro puro del mundo avanzado. Sin embargo, aprender todas las habilidades necesarias para dominar la ciencia de los datos y el aprendizaje automático podría ser ciertamente un reto. PERO NO TE PREOCUPES: En esta completa guía hemos condensado todos los conocimientos que necesitas de forma sencilla y práctica. En este libro estarás preparado para descubrir: - Cómo dar tus primeros pasos en el mundo de "Python". Te explicaré, con visuales fáciles de seguir, cómo instalar exactamente Python en los sistemas Mac OS X , Windows y Linux. - Cómo montar fácilmente tu primer proyecto de Data Science desde cero con Python en menos de 7 días. - Códigos y ejercicios prácticos para utilizar Python. Te explicaré el proceso paso a paso para crear juegos como: "bola 8 mágica" y "juego del ahorcado". - Cómo funcionan los algoritmos de regresión utilizados en ciencia de datos y cuáles son los mejores consejos y trucos para trabajar con ellos. - Cómo se utiliza la biblioteca Scikit-Learn en el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje automático. - Y mucho más. Incluso si todavía eres un principiante luchando sobre cómo empezar proyectos con Python, este libro seguramente te dará la información correcta para disparar tus habilidades de programación al siguiente nivel. Consiga su propia copia hoy mismo haciendo clic en el botón COMPRAR AHORA en la parte superior de la página.
Download or read book Ciencia de datos desde cero Segunda edici n written by Joel Grus and published by ANAYA MULTIMEDIA. This book was released on 2023-02-02 with total page 427 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Para aprender de verdad ciencia de datos, no solamente es necesario dominar las herramientas (librerías de ciencia de datos, frameworks, módulos y kits de herramientas), sino también conviene comprender las ideas y principios subyacentes. Actualizada para Python 3.6, esta segunda edición de Ciencia de datos desde cero muestra cómo funcionan estas herramientas y algoritmos implementándolos desde el principio. Si ya tiene aptitudes para las matemáticas y ciertas habilidades de programación, el autor, Joel Grus, le ayudará a familiarizarse con las mates y las estadísticas, que son el núcleo de la ciencia de datos, y con las habilidades informáticas necesarias para iniciarse como científico de datos. Repleto de nueva información sobre deep learning (aprendizaje profundo), estadísticas y procesamiento del lenguaje natural, este libro actualizado le muestra cómo sacar lo mejor de la sobreabundancia de datos que actualmente nos rodea.
Download or read book Big data machine learning y data science en python written by José Manuel Ortega Candel and published by Ra-Ma Editorial. This book was released on 2022-11-25 with total page 343 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos. El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python. Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
Download or read book Python for Data Science For Dummies written by John Paul Mueller and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2019-02-27 with total page 502 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The fast and easy way to learn Python programming and statistics Python is a general-purpose programming language created in the late 1980s—and named after Monty Python—that's used by thousands of people to do things from testing microchips at Intel, to powering Instagram, to building video games with the PyGame library. Python For Data Science For Dummies is written for people who are new to data analysis, and discusses the basics of Python data analysis programming and statistics. The book also discusses Google Colab, which makes it possible to write Python code in the cloud. Get started with data science and Python Visualize information Wrangle data Learn from data The book provides the statistical background needed to get started in data science programming, including probability, random distributions, hypothesis testing, confidence intervals, and building regression models for prediction.
Download or read book An lisis de datos con Python 3 written by Javier Gamboa Cruzado and published by Marcombo. This book was released on 2024-01-03 with total page 433 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Descubra cómo el análisis de datos le puede llevar al éxito en cualquier ámbito empresarial y en los medios de comunicación En el mundo actual, el análisis de datos es fundamental para tomar decisiones, trazar objetivos e identificar oportunidades en cualquier sector. Este libro emerge como una herramienta esencial, accesible tanto para principiantes como para profesionales, con la que podrá adentrarse en el emocionante universo de la ciencia de datos con resultados satisfactorios. Análisis de datos con Python 3 despliega el poder del lenguaje de programación Python con un enfoque práctico y didáctico. Gracias a esta lectura, conocerá conceptos y herramientas fundamentales como Big Data, SciPy y Pandas. Pero eso no es todo: también explorará territorios como el procesamiento de lenguaje natural, la robótica, el machine learning y el web scraping, entre otros. Asimismo, adquirirá una comprensión completa de los conceptos y técnicas que están modelando el futuro digital. Este libro aborda los conceptos básicos sobre criptografía, la red Tor, Tails y la tecnología empleada en el desarrollo de las criptomonedas. Diseñado para estudiantes y profesionales de la informática, programadores y cualquier persona con interés en el análisis de datos, es una lectura obligatoria para quien busque comprender y dominar las herramientas que definen la era digital actual. No se quede atrás: aproveche la información precisa y los ejercicios prácticos del libro para estar al corriente de las ventajas que le ofrece la ciencia moderna. CONTENIDO "Big Data "Introducción al análisis de datos "Pandas "Procesamiento de lenguaje natural "Robótica "Inteligencia artificial Data Science "Web scraping "Procesamiento de imágenes "Criptografía "Deep web y redes Tor "Tails "Blockchain
Download or read book Data Science Using Python and R written by Chantal D. Larose and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2019-04-09 with total page 256 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Learn data science by doing data science! Data Science Using Python and R will get you plugged into the world’s two most widespread open-source platforms for data science: Python and R. Data science is hot. Bloomberg called data scientist “the hottest job in America.” Python and R are the top two open-source data science tools in the world. In Data Science Using Python and R, you will learn step-by-step how to produce hands-on solutions to real-world business problems, using state-of-the-art techniques. Data Science Using Python and R is written for the general reader with no previous analytics or programming experience. An entire chapter is dedicated to learning the basics of Python and R. Then, each chapter presents step-by-step instructions and walkthroughs for solving data science problems using Python and R. Those with analytics experience will appreciate having a one-stop shop for learning how to do data science using Python and R. Topics covered include data preparation, exploratory data analysis, preparing to model the data, decision trees, model evaluation, misclassification costs, naïve Bayes classification, neural networks, clustering, regression modeling, dimension reduction, and association rules mining. Further, exciting new topics such as random forests and general linear models are also included. The book emphasizes data-driven error costs to enhance profitability, which avoids the common pitfalls that may cost a company millions of dollars. Data Science Using Python and R provides exercises at the end of every chapter, totaling over 500 exercises in the book. Readers will therefore have plenty of opportunity to test their newfound data science skills and expertise. In the Hands-on Analysis exercises, readers are challenged to solve interesting business problems using real-world data sets.
Download or read book Python written by Emiliano Emigidio and published by . This book was released on 2022-08-24 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Buscas un curso intensivo de Python para Ciencia de Datos y quieres llegar fácilmente a tu primer proyecto desde cero en poco tiempo? ¿Buscas constantemente información en las redes sociales (como los grupos de FB) y no sabes por dónde empezar con la programación en Python? Si es así, ¡sigue leyendo! Python se utiliza a menudo en la ciencia de datos hoy en día porque es un lenguaje de programación maduro que tiene excelentes propiedades para los programadores principiantes. Algunas de las más notables de estas propiedades son la contraseña de fácil lectura, la supresión de delimitadores opcionales, la escritura dinámica y el uso de memoria dinámica. La ciencia de los datos utiliza estrategias científicas para procesar los datos y separar la información de los mismos. Se aleja de una idea similar a la de Big Data y Data Mining. Requiere un equipo innovador junto con un cálculo y una programación útiles para tratar los problemas de los datos o procesarlos para obtener un aprendizaje sustancial de ellos. El perfeccionamiento y la investigación de gran utilidad en el mundo de la Informática y la Tecnología han aumentado la importancia de sus conceptos más básicos y esenciales en mil aspectos. Esta noción de principio es a la que nos referimos continuamente como datos, y que los datos son lo único que abre el camino a todo en el mundo. Las organizaciones y empresas más grandes del mundo han construido su creación y sus filosofías y determinan una parte única de su salario a través de los datos. El valor y la importancia de los datos pueden entenderse con la simple certeza de que un centro legítimo de almacenamiento/distribución de datos es un millón de veces más rentable que la mina de oro puro del mundo avanzado. Sin embargo, aprender todas las habilidades necesarias para dominar la ciencia de los datos y el aprendizaje automático podría ser ciertamente un reto. PERO NO TE PREOCUPES: En esta completa guía hemos condensado todos los conocimientos que necesitas de forma sencilla y práctica. En este libro estarás preparado para descubrir: - Cómo dar tus primeros pasos en el mundo de "Python". Te explicaré, con visuales fáciles de seguir, cómo instalar exactamente Python en los sistemas Mac OS X, Windows y Linux. - Cómo montar fácilmente tu primer proyecto de Data Science desde cero con Python en menos de 7 días. - Códigos y ejercicios prácticos para utilizar Python. Te explicaré el proceso paso a paso para crear juegos como: "bola 8 mágica" y "juego del ahorcado". - Cómo funcionan los algoritmos de regresión utilizados en ciencia de datos y cuáles son los mejores consejos y trucos para trabajar con ellos. - Cómo se utiliza la biblioteca Scikit-Learn en el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje automático. - Y mucho más. Incluso si todavía eres un principiante luchando sobre cómo empezar proyectos con Python, este libro seguramente te dará la información correcta para disparar tus habilidades de programación al siguiente nivel. Consiga su propia copia hoy mismo haciendo clic en el botón COMPRAR AHORA en la parte superior de la página.
Download or read book ESSENTIAL PYTHON DE LA CIENCIA DE DATOS A LA AUTOMATIZACI N written by Marcel Souza and published by GAVEA LAB. This book was released on with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Sumérgete en el mundo de la programación con "Python Esencial: De la Ciencia de Datos a la Automatización". Este cautivador libro es tu compañero definitivo mientras exploras la emocionante aventura de aprender y dominar el lenguaje de programación Python. Imagina la emoción de escribir tus primeras líneas de código y ver cómo tus programas cobran vida. Con este libro en tus manos, estarás preparado para dominar desde los conceptos básicos hasta las complejidades de Python. Desde la ciencia de datos hasta la automatización, cada aspecto se aborda con detalle. Visualiza cómo tus proyectos cobran forma y funcionalidad, como piezas de un rompecabezas encajando perfectamente. Este libro ofrece valiosos consejos y trucos de programación que te permitirán crear aplicaciones eficientes y efectivas. Aprenderás a manipular datos, diseñar interfaces y automatizar tareas, llevando tus habilidades al siguiente nivel. Pero este libro no es solo un manual; es una historia apasionante sobre la creación y la innovación. Sumérgete en anécdotas y experiencias de programadores experimentados que te harán reír, reflexionar y sentirte identificado. Descubre los desafíos y triunfos que acompañan al mundo de la programación, y encuentra inspiración en la comunidad de apasionados por la tecnología. Ya seas un principiante curioso o un programador con experiencia, "Python Esencial: De la Ciencia de Datos a la Automatización" es tu recurso imprescindible. Deja que este libro sea tu guía mientras exploras el emocionante mundo de Python y descubres su potencial ilimitado en la ciencia, la tecnología y más allá.
Download or read book Ciencia de Datos Con Python written by Ethan Williams and published by . This book was released on 2019-11-11 with total page 212 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Según un informe publicado por LinkedIn, la ciencia de datos es uno de los campos tecnológicos de más rápido crecimiento en los últimos 7 años. La necesidad de que las empresas tengan una mejor comprensión de los datos generados a través de su negocio ha motivado mucho interés en el campo. Como fuese, hay una brecha que se debe inferir, ya que la oferta de científicos dedatos competentes es mucho menor que la demanda. Esto hace que la ciencia de datos sea una habilidad muy demandada, con una generosa compensación por los pocos que poseen la cartera relevante. En promedio, un científico de datos gana alrededor de $109,000/año (según glassdoor.com); esto puso a los científicos de datos en los rangos mejor pagados de la industria tecnológica. Esto tiende a plantear ciertas preguntas: En una escala de la "ciencia de cohetes" a la "física cuántica", ¿qué tan complicada es la ciencia de datos? Bueno, si usted - como muchas otras personas (yo incluido), se ha preguntado qué es la ciencia de datos, y por qué los científicos de datos están tan en demanda, entonces esa pregunta no es tan descabellada. Por el contrario, sin embargo, la ciencia de datos no es tan complicada. Para arriesgarse a la simplificación excesiva, la ciencia de datos es sólo la aplicación de diversas técnicas, por lo general empleando la organización de datos rápida y eficiente, visualización e interpretación de programas informáticos o software para transformar datos sin procesar en información para toma de decisiones. Este tipo de información es útil para los gerentes de las instituciones corporativas para evaluaciones de riesgos informadas, optimización de beneficios, detección de fraudes, etc. Imagine las grandes perspectivas que la ciencia de datos ofrece a estas empresas para estar constantemente por delante de la competencia (suponiendo que la competencia no esté igualmente aprovechando la ciencia de datos). Los anuncios están mejor dirigidos a los consumidores, las empresas son más conscientes de su rendimiento económico y las posibles tendencias u opciones en la producción, etc. Estos prospectos disponibles sirven como excelentes motivaciones para considerar una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, sin las herramientas, la orientación y la dedicación adecuadas, dominar las habilidades necesarias para la ciencia de datos sería una tarea muy tediosa y larga. Esta es la razón para escribir este libro; para ponerle al día sobre las habilidades y herramientas para comenzar un viaje en el emocionante y gratificante mundo de la ciencia de datos. Se espera que, siguiendo cada sección de este libro y practicando todas las lecciones presentadas, así como las preguntas de práctica incluidas, no sólo habría aprendido las técnicas básicas necesarias para usar Python para la ciencia de datos, pero también tendría la confianza para construir sus propios sistemas y proyectos prácticos utilizando Python.El esquema de este libro se detalla a continuación, y es una guía para maximizar su uso de este libro dependiendo de su nivel en la programación. En esta nota, le deseo Godspeed a medida que viaja a través de este libro para convertirse en un científico de datos con Python.
Download or read book Machine learning y ciencia de datos con Python y R written by Francisco Charte Ojeda and published by . This book was released on 2021 with total page 562 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Foundational Python for Data Science written by Kennedy Behrman and published by Pearson. This book was released on 2021-10-12 with total page 817 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Learn all the foundational Python you'll need to solve real data science problems Data science and machine learning--two of the world's hottest fields--are attracting talent from a wide variety of technical, business, and liberal arts disciplines. Python, the world's #1 programming language, is also the most popular language for data science and machine learning. This is the first guide specifically designed to help millions of people with widely diverse backgrounds learn Python so they can use it for data science and machine learning. Leading data science instructor and practitioner Kennedy Behrman first walks through the process of learning to code for the first time with Python and Jupyter notebook, then introduces key libraries every Python data science programmer needs to master. Once you've learned these foundations, Behrman introduces intermediate and applied Python techniques for real-world problem-solving. Master Google colab notebook Data Science programming Manipulate data with popular Python libraries such as: pandas and numpy Apply Python Data Science recipes to real world projects Learn functional programming essentials unique to Data Science Access case studies, chapter exercises, learning assessments, comprehensive Jupyter based Notebooks, and a complete final project Throughout, Foundational Python for Data Science presents hands-on exercises, learning assessments, case studies, and more--all created with colab (Jupyter compatible) notebooks, so you can execute all coding examples interactively without installing or configuring any software.
Download or read book Introduction to Data Science written by Laura Igual and published by Springer. This book was released on 2017-02-22 with total page 227 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the emerging and interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts adopted from statistics and machine learning, useful techniques for graph analysis and parallel programming, and the practical application of data science for such tasks as building recommender systems or performing sentiment analysis. Topics and features: provides numerous practical case studies using real-world data throughout the book; supports understanding through hands-on experience of solving data science problems using Python; describes techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, and parallel programming; reviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text data; provides supplementary code resources and data at an associated website.
Download or read book Python para an lisis de datos written by Wes McKinney and published by ANAYA MULTIMEDIA. This book was released on 2023-02-16 with total page 713 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3.10 y pandas 1.4.0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos que ofrece Python. Es ideal para analistas no versados en Python y para programadores que deseen ponerse al día en ciencia de datos y computación científica o ciencia computacional. GitHub alberga los archivos de datos empleados en el libro y otro material asociado. Entre otras cosas, este libro permite: * Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos. * Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas. * Iniciarse en el manejo de las herramientas de análisis de datos de la librería pandas. * Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos. * Crear visualizaciones informativas con matplotlib. * Aplicar la función GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos. * Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares. * Aprender cómo resolver problemas reales de análisis de datos con ejemplos específicos y detallados.
Download or read book Practical Statistics for Data Scientists written by Peter Bruce and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2017-05-10 with total page 322 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you’ll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that “learn” from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
