Aprender minería de datos con Python

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción razonable a las técnicas de minería de datos, sobre todo para principiantes, con algunos ejemplos atractivos. Sin embargo, adolece de numerosas erratas, mala edición y problemas de acceso al código complementario, lo que le resta calidad general.

⬤ Buena introducción a las técnicas de minería de datos y a los conceptos de aprendizaje automático.
⬤ Variedad de proyectos y ejemplos prácticos, tipo tutorial, que lo hacen accesible para principiantes.
⬤ Utiliza librerías de Python como scikit-learn, lo que facilita su comprensión.
⬤ Contiene útiles ejemplos de código explicados en un lenguaje sencillo.

⬤ Numerosas erratas y errores de edición en todo el libro.
⬤ Los conceptos clave están mal explicados y las suposiciones sobre los conocimientos del lector pueden ser problemáticas.
⬤ El acceso al código de ejemplo requiere registro, con informes de respuestas inexistentes por parte del editor.
⬤ Algunos lectores desean una exploración más profunda de menos temas en lugar de una amplia visión general.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Learning Data Mining with Python

Contenido del libro:

Aproveche la potencia de Python para analizar datos y crear modelos predictivos perspicaces

Acerca de este libro

Aprenda minería de datos en términos prácticos, utilizando una amplia variedad de bibliotecas y técnicas Aprenda a encontrar, manipular y analizar datos utilizando Python Instrucciones paso a paso para crear aplicaciones reales de técnicas de minería de datos

A quién va dirigido este libro

Si usted es un programador que quiere empezar con la minería de datos, entonces este libro es para usted.

Lo que aprenderá

Aplicar conceptos de minería de datos a problemas del mundo real Predecir el resultado de partidos deportivos basándose en resultados pasados Determinar el autor de un documento basándose en su estilo de escritura Usar APIs para descargar conjuntos de datos de redes sociales y otros servicios online Encontrar y extraer buenas características de conjuntos de datos difíciles Crear modelos que resuelvan problemas del mundo real Diseñar y desarrollar aplicaciones de minería de datos usando una variedad de conjuntos de datos Configurar experimentos reproducibles y generar resultados robustos Recomendar películas, celebridades online y artículos de noticias basándose en preferencias personales Calcular sobre big data, incluyendo datos en tiempo real de Internet.

En detalle

El siguiente paso en la era de la información es obtener información de la avalancha de datos que nos llega. La minería de datos es una forma de obtener esta información, y Python es uno de los lenguajes más populares para la minería de datos, ya que proporciona potencia y flexibilidad en el análisis.

Este libro le enseña a diseñar y desarrollar aplicaciones de minería de datos utilizando diversos conjuntos de datos, comenzando por la clasificación básica y el análisis de afinidades. A continuación, pasamos a tipos de datos más complejos, como texto, imágenes y gráficos. En cada capítulo, creamos modelos que resuelven problemas del mundo real.

Existe un conjunto rico y variado de bibliotecas disponibles en Python para la minería de datos. Este libro cubre un gran número, incluyendo IPython Notebook, pandas, scikit-learn y NLTK.

Cada capítulo de este libro le presenta nuevos algoritmos y técnicas. Al final del libro, usted ganará una gran visión sobre el uso de Python para la minería de datos, con un buen conocimiento y comprensión de los algoritmos y las implementaciones.