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Ciencia De Datos A Trav S De Python

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Ciencia De Datos Con Python

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Author : José Padilla
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2024-12-11

Ciencia De Datos Con Python written by José Padilla and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-11 with Computers categories.

Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los fundamentos del análisis de datos mediante el lenguaje Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un conjunto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para comprender el conjunto de datos en cuestión. Además, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analítica de datos y Machine Learning. Aborda temas clave para estudiantes o docentes que buscan realizar trabajos o investigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo preparar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para determinar el valor de la variable de salida o visualizar patrones dentro de los datos.

Estad Stica Pr Ctica Para Ciencia De Datos Con R Y Python

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Author : Peter Bruce
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2022-02-10

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Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.

Estad Stica Descriptiva Aplicada En Python Para La Investigaci N Cient Fica En Ciencias Sociales Y Educativas

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Author : Marcelo Bernave Chancusig López
language : es
Publisher: Editorial Investigativa Latinoamericana
Release Date : 2024-06-23

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En la era de la información, el conocimiento es poder. Pero este poder no radica únicamente en la acumulación de datos, sino en la capacidad de analizarlos, interpretarlos y convertirlos en decisiones informadas. Este libro, "Estadística Descriptiva Aplicada en Python para las Ciencias Sociales y Educativas", se concibe como una herramienta fundamental para estudiantes, investigadores y profesionales de las ciencias sociales y educativas que desean adquirir o reforzar habilidades en el análisis estadístico utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares y poderosos en el campo del análisis de datos. El propósito de este texto es doble. En primer lugar, aspiramos a proporcionar una comprensión sólida de los principios y métodos de la estadística descriptiva, que son la base para cualquier tipo de análisis estadístico. En segundo lugar, buscamos enseñar cómo aplicar estos conceptos utilizando Python, haciendo que los procesos de análisis sean más eficientes y reproducibles. Abordamos este desafío presentando ejemplos relevantes y actuales que resuenan con problemas y situaciones típicas en las ciencias sociales y la educación. Nos enfocaremos en las medidas de tendencia central y dispersión, la construcción de tablas de frecuencias, y la interpretación de los resultados estadísticos a través de la visualización de datos. Asimismo, discutiremos cómo la correlación y la covarianza pueden revelar relaciones interesantes entre variables sociales y educativas.

Ciencia De Datos Python

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Author : Christopher Wilkinson
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2020

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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.

Ciencia De Datos Con Python

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Author : Ethan Williams
language : es
Publisher:
Release Date : 2019-11-11

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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.

Ciencia De Datos A Trav S De Python

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024

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La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones a partir de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático se combinan elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en grandes volúmenes de datos (Big Data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.

Neutrosophic Sets And Systems Vol 44 2021 Special Issue Impact Of Neutrosophy In Solving The Latin American S Social Problems

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Author : Florentin Smarandache
language : en
Publisher: Infinite Study
Release Date :

Neutrosophic Sets And Systems Vol 44 2021 Special Issue Impact Of Neutrosophy In Solving The Latin American S Social Problems written by Florentin Smarandache and has been published by Infinite Study this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Mathematics categories.

This special issue reflects the impact of neutrosophic theory in Latin America, especially after creating the Latin American Association of Neutrosophic Sciences. Among the areas of publication most addressed in the region are found in the interrelation of social sciences and neutrosophy, presenting outstanding results in these research areas. The main objective of this special issue is to divulge the impact publication related to the Neutrosophic theory and explore new areas of research and application in the region. The SI reflects the influence of the neutrosophic publications in Latin America by opening new research areas mainly related to Neutrosophic Statistics, Plithogeny, and NeutroAlgebra. Furthermore, it is worth mentioning the incorporation of authors from new countries in the region, such as Paraguay, Uruguay, and Panama, to have authors in total from 15 countries, 12 of them from the Latin American region.

La Neutrosofia Para La Toma De Decisiones En Los Tratamientos M Dicos Con Aguas Termales

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Author : Aliosky Martínez Hernández
language : un
Publisher: Infinite Study
Release Date :

La Neutrosofia Para La Toma De Decisiones En Los Tratamientos M Dicos Con Aguas Termales written by Aliosky Martínez Hernández and has been published by Infinite Study this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Mathematics categories.

Las aguas termales son ricas en componentes minerales y permiten su utilización en la terapéutica como baños, inhalaciones e irrigaciones. Existen enfermedades que tienen una marcada mejoría por baños en aguas termales, apoyar la toma de decisiones a los especialistas de salud para los tratamientos médicos con estas aguas es vital, máximo cuando está presente la incertidumbre de utilizar estas aguas para los tratamientos médicos.

Ciencia De Datos A Trav S De Python

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024

Python

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Author : Emiliano Emigidio
language : es
Publisher: Emiliano Emigidio
Release Date : 2022-08-24

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¿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.

Ciencia De Datos A Trav S De Python

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