Ciencia De Datos Con Python
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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
Estad Stica Pr Ctica Para Ciencia De Datos Con R Y Python written by Peter Bruce and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-02-10 with Computers categories.
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.
Ciencia De Datos Con Python
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Author : Ethan Williams
language : es
Publisher:
Release Date : 2019-11-11
Ciencia De Datos Con Python written by Ethan Williams and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-11-11 with categories.
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.
An Lisis De Datos Con Python 3
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Author : Javier Gamboa Cruzado
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2024-01-03
An Lisis De Datos Con Python 3 written by Javier Gamboa Cruzado and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-01-03 with Computers categories.
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
Ciencia De Datos Python
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Author : Christopher Wilkinson
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2020
Ciencia De Datos Python written by Christopher Wilkinson and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020 with categories.
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.
Data Science Using Python And R
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Author : Chantal D. Larose
language : en
Publisher: John Wiley & Sons
Release Date : 2019-03-20
Data Science Using Python And R written by Chantal D. Larose and has been published by John Wiley & Sons this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-03-20 with Computers categories.
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.
Anal Tica De Datos Con Python Para Marketing Digital
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Author : Joseba Ruiz Díez
language : es
Publisher: ANAYA MULTIMEDIA
Release Date : 2024-04-18
Anal Tica De Datos Con Python Para Marketing Digital written by Joseba Ruiz Díez and has been published by ANAYA MULTIMEDIA this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-04-18 with Computers categories.
"Queremos que las personas que se dedican al marketing digital aprendan lo que se están perdiendo por no saber Python". Esta fue la premisa que los autores, Ubaldo Hervás y Joseba Ruiz, plantearon como principal en el momento de creación de este libro. Ya seas especialista en marketing o analítica digital, CRO, SEO, 'performance', 'email marketing' o 'social media', te interesa conocer lo que se cuece detrás de la tecnología que soporta el negocio digital. Existen varios lenguajes y herramientas que generan el tablero sobre el que jugar: Python y sus librerías de tratamiento de datos (Pandas), álgebra (NumPy, SciPy) o 'machine learning' (scikit-learn, statsmodels), lenguajes de consulta para base de datos (SQL), así como herramientas como Google BigQuery, Microsoft PowerBI y estadística descriptiva e inferencial. Si estás buscando un libro que aumente tus habilidades técnicas y convertirte en un profesional de marketing mucho más técnico y atractivo para el mercado laboral, este es tu libro.
Ciencias De Datos
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Author : Luis Joyanes Aguilar
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2023-12-03
Ciencias De Datos written by Luis Joyanes Aguilar and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-12-03 with Computers categories.
Descubra qué es la ciencia de datos y cómo contribuye al cambio de paradigma de investigación La ciencia de datos es un campo académico multidisciplinar que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos. Ha adquirido gran popularidad en los últimos años debido al soporte de diversas disciplinas científicas y tecnológicas tradicionales, junto a la transversalidad de otras de gran impacto como los servicios en la nube, el Internet de las cosas, el Blockchain o la ciberseguridad. La demanda de profesionales en el campo de la ciencia de datos ha aumentado y ha supuesto un cambio significativo en empresas, organizaciones y carreras académicas. Si desea adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, ha llegado al libro indicado. Ciencias de datos recoge las tecnologías, herramientas y aplicaciones de los soportes fundamentales de la ciencia de datos: • Aborda la multidisciplinaria naturaleza de la ciencia de datos y su popularidad en campos como las matemáticas, la estadística, la programación, la IA y el aprendizaje automático. • Explora tecnologías como BigData, IoT, servicios en la nube, IA, Blockchain y ciberseguridad, así como la ética y la privacidad. • Describe los avances recientes en lenguaje artificial y tecnología Blockchain, incluyendo NFT. Asimismo, el libro proporciona contenido relevante para todos los niveles, desde principiantes hasta expertos, con amplia bibliografía y recursos online. En la parte inferior de la primera página, encontrará el código de acceso que le permitirá descargar de forma gratuita los contenidos adicionales en www.marcombo.info. Sin duda, con esta lectura adquirirá los conocimientos más requeridos en la formación del científico de datos y en los roles profesionales asociados, como analista de datos, ingeniero de datos o ingeniero de aprendizaje automático.
Python Para El An Lisis De Datos
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Author : John Hush
language : es
Publisher: Giovanni Tortora
Release Date : 2021-10
Python Para El An Lisis De Datos written by John Hush and has been published by Giovanni Tortora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-10 with categories.
Quiere Aprender más Sobre el Análisis de Datos con Python? Entonces continúe leyendo... Las empresas, los gobiernos y las organizaciones necesitan datos por alguna razón. Los datos hoy en día son una oportunidad para entender su situación actual y utilizarlos para prepararse para lo desconocido. Las técnicas utilizadas en el análisis de datos hoy en día están fácilmente disponibles para que cualquier persona pueda interpretar los datos y obtener explicaciones pertinentes. El análisis de datos requiere una comprensión detallada del funcionamiento de las computadoras, los periféricos y los programas informáticos en cuestión. El objetivo es dar al lector los conocimientos necesarios para familiarizarse con el lenguaje python, orientando el problema de manera que se centre en el funcionamiento de estos objetos. Este libro fue escrito con el deseo de ser accesible a todos y la convicción de que una "democratización" de la comprensión de la herramienta informática es ahora esencial. Este Book ofrece un enfoque detallado: comienza con una introducción al lenguaje Python y luego presenta cómo usarlo para recuperar y manipular los datos producidos por nuestras computadoras. Así, los autores tratan diversos temas que van desde la inspección de la memoria RAM del proceso, al funcionamiento interno de los programas informáticos corrientes o a la extracción del historial de los navegadores web. Se estudian diferentes herramientas: desde las más básicas hasta las más recientes, como el aprendizaje automático con scikit-learn y su ecosistema resultante de la computación scientífica.ompiles (scientific computing.ompiles) (si no hay un código de bytes actualizado en el disco), y se ejecuta en la máquina virtual Python. Con Python para el análisis de datos aprenderá paso a paso cómo implementar el análisis de datos y los procedimientos para extraer los datos correctamente. En esto Libro también aprenderás: Que es el Análisis de Datos Python Para el Análisis de Datos Adición de Datos aplicación de Data Analytic hoy en día Matemáticas Para el Análisis de Datos Discusión de Datos Scipy, Numpy, Panda Mientras que la mayoría de los libros se centran en los modelos predictivos avanzados, este libro comienza a explicar los conceptos básicos y cómo implementar correctamente el análisis de datos y la visualización de datos, con ejemplos prácticos y sencillos guiones de codificación. Esta guía proporciona el conocimiento necesario de una manera práctica. Aprenderá los pasos del Análisis de Datos, cómo implementarlos en Python, y las aplicaciones más importantes del mundo real. ¿Le gustaría saber más? Descargue el AudioBook, Python para el análisis de datos. Desplácese a la parte superior de la página y haga clic en el botón "Comprar ahora" para obtener su copia ahora.
Foundational Python For Data Science
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Author : Kennedy Behrman
language : en
Publisher: Pearson
Release Date : 2021-10-12
Foundational Python For Data Science written by Kennedy Behrman and has been published by Pearson this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-10-12 with categories.
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.
Introduction To Data Science
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Author : Laura Igual
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date : 2024-04-12
Introduction To Data Science written by Laura Igual and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-04-12 with Computers categories.
This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts from statistics, machine/deep learning and responsible data science, useful techniques for network analysis and natural language processing, and practical applications of data science such as recommender systems or 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 concepts, techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, natural language processing, deep learning and responsible data science 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 This practically-focused textbook provides an ideal introduction to the field for upper-tier undergraduate and beginning graduate students from computer science, mathematics, statistics, and other technical disciplines. The work is also eminently suitable for professionals on continuous education short courses, and to researchers following self-study courses.