Análisis práctico de datos con Jupyter Notebook: Aprenda a hablar el lenguaje de los datos extrayendo información útil y procesable utilizando Python

Opiniones de los lectores

En general, el libro se considera un recurso útil para los principiantes que desean aprender Jupyter Notebook y Python. Sin embargo, adolece de numerosas erratas y errores, lo que le resta eficacia general. Mientras que algunos lectores lo encontraron bien escrito e informativo, otros expresaron su frustración por las inexactitudes y la falta de una edición útil.

⬤ Bien escrito e informativo para principiantes
⬤ lenguaje fácil de entender
⬤ guía paso a paso
⬤ introduce varias bibliotecas
⬤ generalmente útil para empezar con Jupyter Notebook.

⬤ Numerosas erratas y errores, sobre todo en los comandos de Python
⬤ ejecución incoherente de los ejercicios
⬤ algunos lectores lo consideraron inadecuado para profesionales de la ingeniería
⬤ problemas de corrección y edición.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Practical Data Analysis using Jupyter Notebook: Learn how to speak the language of data by extracting useful and actionable insights using Python

Contenido del libro:

Comprender los conceptos de análisis de datos para tomar decisiones precisas basadas en datos utilizando la programación Python y Jupyter Notebook.

Características principales

⬤ Averiguar cómo utilizar el código Python para extraer ideas de los datos utilizando ejemplos del mundo real.

⬤ Trabajar con datos estructurados y fuentes de texto libre para responder preguntas y agregar valor utilizando datos.

⬤ Realice análisis de datos desde cero con la ayuda de explicaciones claras para limpiar, transformar y visualizar datos.

Descripción del libro

La alfabetización en datos es la capacidad de leer, analizar, trabajar y argumentar utilizando datos. El análisis de datos es el proceso de limpiar y modelar los datos para descubrir información útil. Este libro combina estos dos conceptos compartiendo técnicas probadas y ejemplos prácticos para que pueda aprender a comunicarse eficazmente utilizando datos.

Tras introducirle en los fundamentos del análisis de datos utilizando Jupyter Notebook y Python, el libro le llevará a través de los fundamentos de los datos. Esta guía, repleta de ejemplos prácticos, le enseñará a limpiar, organizar, analizar y visualizar datos para obtener información útil, y descubrirá cómo responder a preguntas utilizando datos con pasos fáciles de seguir.

Los capítulos posteriores le enseñarán a contar historias con datos utilizando gráficos, como histogramas y diagramas de dispersión. A medida que avance, comprenderá cómo trabajar con datos no estructurados utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para realizar análisis de sentimientos. Todos los conocimientos que adquiera le ayudarán a descubrir patrones y tendencias clave en los datos utilizando ejemplos del mundo real. Además, aprenderá a manejar datos de diversa complejidad para realizar análisis de datos eficientes utilizando bibliotecas modernas de Python.

Al final de este libro, habrá adquirido las habilidades prácticas que necesita para analizar datos con confianza.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender la importancia de la alfabetización de datos y cómo comunicarse eficazmente utilizando datos.

⬤ Descubrir cómo utilizar paquetes de Python como NumPy, pandas, Matplotlib y Natural Language Toolkit (NLTK) para el análisis de datos.

⬤ Manejar datos y crear DataFrames usando pandas.

⬤ Producir gráficos y visualizaciones de datos utilizando conjuntos de datos de series temporales.

⬤ Descubrir relaciones y cómo unir datos utilizando SQL.

⬤ Utilizar técnicas de PNL para trabajar con datos no estructurados para crear modelos de análisis de sentimiento.

⬤ Descubrir patrones en conjuntos de datos del mundo real que proporcionan información precisa.

A quién va dirigido este libro

Este libro es para los aspirantes a analistas de datos y científicos de datos que buscan tutoriales prácticos y ejemplos del mundo real para entender los conceptos de análisis de datos utilizando SQL, Python y Jupyter Notebook. Cualquiera que busque evolucionar sus habilidades para convertirse en un experto en datos personal y profesionalmente también encontrará útil este libro. No se requieren conocimientos previos de análisis de datos o programación para empezar con este libro.