Hands-On Data Analysis with Pandas - Segunda edición: Un manual de ciencia de datos en Python para la recopilación, el manejo, el análisis y la visualización de datos

Opiniones de los lectores

El libro «Hands-On Data Analysis with Pandas», de Stefanie Molin, ha sido elogiado por su rigor, sus explicaciones claras y sus ejemplos prácticos, que enseñan Pandas de forma eficaz en el contexto del análisis de datos y la ingeniería de software. Mientras que muchos críticos lo encontraron perspicaz y práctico tanto para principiantes como para estudiantes de nivel intermedio, algunos lo criticaron por ser poco estructurado y carecer de profundidad en ciertas áreas.

⬤ Contenido muy detallado y bien estructurado.
⬤ Combina eficazmente los ejemplos prácticos con la teoría.
⬤ Abarca conceptos tanto de análisis de datos como de ingeniería de software.
⬤ Utiliza conjuntos de datos del mundo real, haciendo que el aprendizaje sea aplicable.
⬤ Ofrece amplios conocimientos sobre limpieza, manipulación y visualización de datos.
⬤ Apoya el aprendizaje con código de ejemplo disponible en GitHub.
⬤ Fácil de seguir para usuarios con diferentes niveles de habilidad.

⬤ Algunos revisores encontraron la estructura confusa y carente de un flujo coherente.
⬤ Críticas al tratamiento superficial de ciertos temas y a la insuficiente profundidad para algunos usuarios.
⬤ Problemas con el código del repositorio de GitHub, que quedó obsoleto poco después de su publicación.
⬤ No apto para principiantes según algunos usuarios.

(basado en 16 opiniones de lectores)

Título original:

Hands-On Data Analysis with Pandas - Second Edition: A Python data science handbook for data collection, wrangling, analysis, and visualization

Contenido del libro:

Conozca pandas - una librería Python rápida, versátil y de alto rendimiento para el descubrimiento de datos, manipulación de datos, preparación de datos y manejo de datos para tareas analíticas.

Características principales:

⬤ Realizar tareas eficientes de análisis y manipulación de datos utilizando pandas 1. x.

⬤ Aplicar pandas a diferentes dominios del mundo real con la ayuda de ejemplos paso a paso.

⬤ Vuélvete bien versado en el uso de pandas como una herramienta eficaz de exploración de datos.

Descripción del libro:

El análisis de datos se ha convertido en una habilidad esencial en una variedad de dominios donde saber cómo trabajar con datos y extraer ideas puede generar un valor significativo. Hands-On Data Analysis with Pandas le mostrará cómo analizar sus datos, iniciarse en el aprendizaje automático y trabajar eficazmente con las bibliotecas de Python que se utilizan a menudo para la ciencia de datos, como pandas, NumPy, matplotlib, seaborn y scikit-learn.

Utilizando conjuntos de datos del mundo real, aprenderá a utilizar la biblioteca pandas para realizar la manipulación de datos con el fin de remodelar, limpiar y agregar sus datos. A continuación, aprenderá a realizar análisis exploratorios de datos calculando estadísticas de resumen y visualizando los datos para encontrar patrones. En los capítulos finales, explorará algunas aplicaciones de detección de anomalías, regresión, agrupación y clasificación utilizando scikit-learn para realizar predicciones basadas en datos anteriores.

Esta edición actualizada le dotará de las habilidades que necesita para utilizar pandas 1.x para realizar eficientemente varias tareas de manipulación de datos, reproducir análisis de forma fiable y visualizar sus datos para una toma de decisiones efectiva, un conocimiento valioso que puede aplicarse en múltiples dominios.

Lo que aprenderá:

⬤ Comprender cómo los analistas de datos y los científicos recopilan y analizan datos.

⬤ Realizar análisis de datos y manejo de datos utilizando Python.

⬤ Combinar, agrupar y agregar datos de múltiples fuentes.

⬤ Crear visualizaciones de datos con pandas, matplotlib y seaborn.

⬤ Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y hacer predicciones.

⬤ Utilizar bibliotecas de ciencia de datos de Python para analizar conjuntos de datos del mundo real.

⬤ Resolver problemas comunes de representación y análisis de datos utilizando pandas.

⬤ Construir scripts, módulos y paquetes Python para código de análisis reutilizable.

A quién va dirigido este libro:

Este libro es para principiantes en ciencia de datos, analistas de datos y desarrolladores de Python que deseen explorar cada etapa del análisis de datos y la computación científica utilizando una amplia gama de conjuntos de datos. También encontrará este libro útil si usted es un científico de datos que busca implementar pandas en su flujo de trabajo de aprendizaje automático. El conocimiento práctico del lenguaje de programación Python le ayudará a comprender los conceptos clave tratados en este libro.

Sin embargo, en el paquete de código se proporciona un tutorial de curso intensivo de Python para cualquiera que necesite un repaso.