Ciencia de datos productiva y eficiente con Python: Guía de buenas prácticas para implementar Aiops

Título original:

Productive and Efficient Data Science with Python: Best Practices Guide to Implementing Aiops

Contenido del libro:

Este libro se centra en las herramientas y técnicas basadas en Python que le ayudarán a ser altamente productivo en todos los aspectos de las pilas típicas de la ciencia de datos, como el análisis estadístico, la visualización, la selección de modelos y la ingeniería de características.

Revisará las ineficiencias y los cuellos de botella que acechan en el proceso empresarial diario y los resolverá con soluciones prácticas. La automatización de las tareas repetitivas de la ciencia de datos es una mentalidad clave que se promueve a lo largo del libro. Aprenderá a ampliar la práctica de codificación existente para manejar conjuntos de datos más grandes con gran eficiencia con la ayuda de bibliotecas y paquetes avanzados que ya existen en el ecosistema de Python.

El libro se centra en temas tales como la forma de medir la huella de memoria y la velocidad de ejecución de los modelos de aprendizaje automático, la prueba de calidad de una tubería de ciencia de datos, y la modularización de una tubería de ciencia de datos para el desarrollo de aplicaciones. Revisará las bibliotecas de Python que resultan muy útiles para automatizar y acelerar las tareas cotidianas.

Al final, comprenderás y realizarás tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático más allá de los métodos tradicionales y utilizarás todo el espectro del ecosistema de ciencia de datos de Python para aumentar la productividad.

Lo que aprenderás

⬤  Escriba código rápido y eficiente para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

⬤ Construir tuberías de ciencia de datos robustas y expresivas.

⬤ Medir el perfil de memoria y CPU para métodos de aprendizaje automático.

⬤ Utilizar todo el potencial de la GPU para tareas de ciencia de datos.

⬤ Manejar conjuntos de datos grandes y complejos de forma eficiente.

A quién va dirigido este libro

Científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de aprendizaje automático, profesionales de inteligencia artificial, estadísticos que quieran aprovechar al máximo el ecosistema Python.