Curso acelerado de ciencia de datos para principiantes con Python: Fundamentos y Prácticas con Python

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Título original:

Data Science Crash Course for Beginners with Python: Fundamentals and Practices with Python

Contenido del libro:

Curso acelerado de ciencia de datos para principiantes con Python.

La Ciencia de Datos ha llegado para quedarse. El tremendo crecimiento en el volumen, velocidad y variedad de los datos tiene un impacto sustancial en todos los aspectos de un negocio. Mientras que los datos siguen creciendo exponencialmente, la precisión sigue siendo un problema. Aquí es donde los científicos de datos desempeñan un papel decisivo. Un científico de datos analiza los datos, descubre nuevas perspectivas, pinta un cuadro y crea una visión. Y un científico de datos competente proporcionará a una empresa la ventaja competitiva que necesita y abordará problemas empresariales acuciantes. Curso acelerado de ciencia de datos para principiantes con Python le presenta un enfoque práctico para aprender ciencia de datos rápidamente.

¿En qué se diferencia este libro?

Todos los libros de AI Publishing han sido cuidadosamente elaborados. Este libro pone el mismo énfasis en las secciones teóricas que en los aspectos prácticos de la ciencia de datos. Cada capítulo proporciona el trasfondo teórico de las numerosas técnicas de la ciencia de datos, y los ejemplos prácticos explican el funcionamiento de estas técnicas. En la sección Lecturas complementarias de cada capítulo, encontrará enlaces a artículos informativos sobre la ciencia de datos. Este libro le presenta las herramientas y paquetes necesarios para poner en marcha proyectos de ciencia de datos que resuelvan problemas de índole práctica. Se hace especial hincapié en las principales etapas de un proyecto de ciencia de datos: adquisición de datos, preparación de datos, análisis exploratorio de datos, modelado y evaluación de datos e interpretación de los resultados. En la sección de recursos de ciencia de datos se ofrecen enlaces a recursos, artículos, entrevistas y boletines de ciencia de datos. El autor también ha reunido una lista de concursos y competiciones que puede probar por su cuenta. Otra ventaja añadida de comprar este libro es que obtienes acceso instantáneo a todo el material didáctico que se presenta con él (PDF, códigos de Python, ejercicios y referencias) en el sitio web de la editorial. No le costarán ni un céntimo más. Los conjuntos de datos utilizados en este libro se pueden descargar en el momento de la ejecución, o acceder a ellos a través de la carpeta Resources/Datasets. El autor simplifica su aprendizaje llevándole de la mano en todo momento.

La descripción paso a paso de la instalación del software necesario para aplicar las distintas técnicas de la ciencia de datos en este libro le facilitará el aprendizaje. Así, desde el principio, podrá experimentar con los aspectos prácticos de la ciencia de datos. Además, el curso rápido de programación en Python de los capítulos segundo y tercero le resultará muy útil, sobre todo si es nuevo en Python. Este libro te da acceso a todos los códigos y conjuntos de datos. Por lo tanto, el acceso a un ordenador con Internet es suficiente para empezar.

Los temas tratados incluyen:

⬤ Introducción a la Ciencia de Datos y Toma de Decisiones.

⬤ Instalación de Python y Bibliotecas para la Ciencia de Datos.

⬤ Revisión de Python para Ciencia de Datos.

⬤ Adquisición de Datos.

⬤ Preparación de Datos (Preprocesado).

⬤ Análisis Exploratorio de Datos.

⬤ Modelización y Evaluación de Datos mediante Aprendizaje Automático.

⬤ Interpretación y Reporte de Resultados.

⬤ Proyectos de Ciencia de Datos.

⬤ Ideas clave y nuevas vías.

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